基于空间加权距离的自适应Fuzzy C-Means算法研究

作者： 王海起 [1] ; 朱锦 [2] ; 王劲峰 [3]

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。

关键字： fuzzy e—means 空间加权距离 信息熵 自适应聚类合并

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