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基于场论的空间聚类有效性评价方法研究
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摘要
空间聚类是空间数据挖掘与空间分析的重要手段之一,常用于揭示空间数据中隐藏的地理分布规律以及探测发现空间异常。空间聚类的有效性评价是对空间聚类结果进行定量、客观地评判,从而在实际应用中有利于针对不同数据集选取最优的空间聚类算法以及确定最佳的聚类参数。现有的聚类有效性评价方法一方面难以对空间簇为任意形状的空间聚类结果进行有效性评价,且很少顾及空间离群点对聚类有效性的影响;另一方面算法效率较低,难以应用于大型数据库。为此,本文从物理学中场论的角度,提出了一种基于场论的空间聚类有效性评价指标(简称FTSCV)。通过模拟实验、实际应用以及与经典的Dunn指数进行比较,发现本文提出的评价指标能够更准确、高效地对空间聚类结果的有效性进行评价,并可辅助选择空间聚类算法及聚类参数。

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