【摘 要】
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空间聚类分析是空间数据挖掘的一种非常重要的技术和方法,应用极为广泛,比如数据探测、信息检索、文本挖掘、生物学、医学诊断等领域都会涉及聚类算法的应用和研究工作。随着
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空间聚类分析是空间数据挖掘的一种非常重要的技术和方法,应用极为广泛,比如数据探测、信息检索、文本挖掘、生物学、医学诊断等领域都会涉及聚类算法的应用和研究工作。随着数据规模越来越大,数据挖掘面临着数据特征维数不断增加,高维数特征加权和选择以及多学科交叉的问题,空间聚类分析工作面临着严峻挑战。本文主要围绕几何特征加权和选择这一主题,在现有算法基础上提出一些新算法和改进算法,并验证算法有效性。
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