基于空间加权距离的自适应Fuzzy C-Means算法研究

摘要：

空间聚类不仅应考虑GIS对象属性特征的相似性，还应考虑对象的空间邻近性。不同属性、位置特征在聚类中起到的作用不同。采用信息熵方法计算空间距离中各属性距离、位置距离的权重，权值大小用于度量相应特征在fuzzy c-means隶属度计算时的作用大小，并引入相似性指标，当两个聚类之间的相似度高于某个合并阈值时，则对应的一对聚类进行合并，从而克服需预先设置聚类类数的问题。通过应用实例的聚类有效性分析，与普通空间距离相比，基于空间加权距离的FCM算法具有稳定性和有效性。

关键词：fuzzy c-means、空间加权距离、信息熵、自适应聚类合并

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：山东省自然科学基金项目ZR2012DM010；国家自然科学基金项目40701138

在线出版日期：2014-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：18-21,24