【摘 要】
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空间聚类是探索性空间数据分析的有力手段,不仅可以直接用于发现地理现象的分布格局与分布特征,亦可以为其他空间数据分析任务提供重要的预处理步骤。空间聚类有望成为大数据
【机 构】
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香港理工大学土地测量与地理资讯学系,中南大学地理信息系,西南交通大学高铁运营安全空间信息技术国家地方联合实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41601410;41471383);湖南省自然科学基金(2017JJ3379)~~
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空间聚类是探索性空间数据分析的有力手段,不仅可以直接用于发现地理现象的分布格局与分布特征,亦可以为其他空间数据分析任务提供重要的预处理步骤。空间聚类有望成为大数据认知的突破口。空间聚类研究虽然已经引起了广泛关注,但是依然面临两大最根本的困境：“无中生有”和“无从理解”。“无中生有”指的是：绝大多数方法,即使针对不包含聚类结构的数据集,仍然会发现聚类;“无从理解”指的是：即使同一种聚类方法,采用不同的聚类参数就会获得千变万化的聚类结果,而这些结果的含义不明确。造成上述困境的根本原因在于：尺度没有在聚类模型中
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