【摘 要】
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本文提出了一种基于扩展的Hausdorff 距离的线聚类算法，使用扩展的霍斯道夫距离方法作为线之间的邻近度的度量方法。线的聚类则使用的是改进的K 均值方法。该方法定义了线
【机 构】
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电子科技大学 资源与环境学院,四川 成都 610054
【出 处】
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2013年中国地理信息科学理论与方法学术年会
论文部分内容阅读
本文提出了一种基于扩展的Hausdorff 距离的线聚类算法，使用扩展的霍斯道夫距离方法作为线之间的邻近度的度量方法。线的聚类则使用的是改进的K 均值方法。该方法定义了线群中的中心线，中心线与同一线群中的其他线之间的距离最短。所有线聚类的中心线在每次迭代完成后都会得到更新，直到迭代的次数超过指定的值或当两次迭代之间改变类别的线对象数量小于指定的值时。本文使用了合成的数据集来展示算法，然后又将此方法应用于西北太平洋20 年的热带气旋路径数据。结果表明此算法的分类结果符合人类的视觉认知。
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