基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析

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.

关键词：自组织特征映射、空间聚类、数据挖掘

所属期刊栏目：33

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：教育部重点实验室基金wd200609

在线出版日期：2008-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：168-171