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顾及梯度矢量的高斯混合模型在三维属性场空间聚类中的应用
【机构】 中南大学地球科学与信息物理学院；
【摘要】 <正>空间聚类作为一种重要的数据分析手段,给出合理的空间数据的划分方案,可有效地挖掘出其中潜在的空间分布规律。高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)作为一种常见的聚类分析模型,侧重模拟具有复杂空间分布数据的概率分布,因而聚类结果在统计学上具有较好的可解释性。但是,高斯混合模型在进行空间聚类时大多对数据的非空间属性的概率分布进行模拟,而忽视了数据的空间
- 【会议录名称】 2017中国地球科学联合学术年会论文集（五十）——专题104：深部矿产资源评价理论方法、专题105：中国“三稀”矿产资源分布与成因
- 【会议名称】2017中国地球科学联合学术年会
- 【会议时间】2017-10-15
- 【会议地点】中国北京
- 【分类号】TP311.13
- 【主办单位】中国地球物理学会、中国地震学会、全国岩石学与地球动力学研讨会组委会、中国地质学会构造地质学与地球动力学专业委员会、中国地质学会区域地质与成矿专业委员会