【摘 要】
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应用模糊聚类和PCA排序方法对太白山针叶林进行了分类和排序,利用多元回归分析将排序值与环境参数相联系而给出群落的定量环境解释.分析表明,太白山针叶林的类型及分布主要取决于海
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应用模糊聚类和PCA排序方法对太白山针叶林进行了分类和排序,利用多元回归分析将排序值与环境参数相联系而给出群落的定量环境解释.分析表明,太白山针叶林的类型及分布主要取决于海拔、降水和热量.模糊聚类的截取水平选在模糊关系变化较大之处,可得到较为合理的聚类结果
The fuzzy clustering and PCA ranking method were used to classify and sort the Taibai coniferous forest. Multivariate regression analysis was used to correlate the ranking value with the environmental parameters to provide a quantitative environmental interpretation of the community. The analysis shows that the type and distribution of Taibai coniferous forest depend mainly on altitude, precipitation and heat. The fuzzy clustering interception level selection in the larger changes in the relationship between fuzzy, you can get a more reasonable clustering results
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