基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析

焦利民; 刘耀林; 任周桥

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基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析

焦利民, 刘耀林, 任周桥

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焦利民, 刘耀林, 任周桥. 基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(2): 168-171.

引用本文:

焦利民, 刘耀林, 任周桥. 基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(2): 168-171.

JIAO Limin, LIU Yaolin, REN Zhouqiao. Spatial Points Clustering Based on Self-organizing Neural Networks and Its Application[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(2): 168-171.

Citation:

JIAO Limin, LIU Yaolin, REN Zhouqiao. Spatial Points Clustering Based on Self-organizing Neural Networks and Its Application[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(2): 168-171.

基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析

¹武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号430079;²武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室开放研究基金资助项目(wd200609)

详细信息

作者简介:
焦利民,博士。主要研究方向为地理信息的智能化处理。

中图分类号: P208

Spatial Points Clustering Based on Self-organizing Neural Networks and Its Application

¹School of Resource and Environment Science,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;² Key Laboratory of Geographic Information System,Ministry of Education,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室开放研究基金资助项目(wd200609)

摘要: 探讨了采用自组织神经网络进行离散空间点群聚类的原理、方法及应用分析,提出了一种兼顾几何距离和属性特征的广义Euclid距离,并将其作为聚类统计量。并以实例验证了采用自组织空间聚类进行空间点群的数据分类、异常数据检验、均质区域划分等是有效的。
- 自组织特征映射 /
- 空间聚类 /
- 数据挖掘
Abstract: The principle,method and application of spatial points clustering based on self-organizing neural networks are studied.A kind of composite clustering statistic,called generalized Euclidean distance is proposed,which is calculated by both geometric and semantic characters of spatial points.Self-organizing spatial clustering based on generalized Euclidean distance can generate better result reflecting the clustering characters of spatial points.A case study to probe into data classifying,gross error detecting and homogeneous areas partitioning using self-organizing spatial clustering result is employed.
- self-organizing feature map /
- spatial clustering /
- data mining

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