模糊C—均值聚类和TWINSPAN分类的比较研究.pdf.pdf

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模糊�一均值聚类和���������
分类的比较研究�
张金屯�
�山西大学生物系太最����帖��
摄■以英国威尔士北部���������山地�����.均值囊羹和�
��������分类进行了应用和比较研究。两种方法的结果一致。模糊�一均值囊类结果�
给出样地和植被类型间的隶属程度,在一定程度上优于����������. �。�
关�锕���,�黼双向指示种分析�删�
模糊数学分类方法在植被分析中的应用已有不少咧子�����其中模糊�一均值寨类�
��������—�������������������近二三年来受到一些学者的椎崇。因为它的分类结果用�
隶属度表示,说明某样地隶属于某一植被类型的程度,真正表现出模糊数学的特点�。�
但由于该方法引入植被分析时间短, 大多数学者对其尚不熟悉。本文用英国北藏尔士�
�����山谷植被数据对其分类效果进行检验, 并将其与目前国际上最常用的数量分类方�
法——双向指示种分析滋���������, ���—�������������������������������‘��
进行比较.�
�方法�
�.����������分类�
��������是由指示种分析�����������������������������修改而成, 它同时完�
成样地分类和种类分类, 而指示种分析仅完成样地分类。��������结果把种类和样�
地类型排成一个矩阵, 该矩阵明显反映种类和样地间的关系。它是以相互平均排序�
���������������������,���轴作为分类基础的。��������的详细计算可以参考�
指示种分析�】,分别进行样地分类和种类分类,然后将绪果排成一个矩阵。�
�.�模糊�一均值聚奏�
模糊�一均值聚类是以所分组内平方和最小化为判据。组内平方和定义为��
‘口,�,���∑∑�����������������
其中�
��,������置‘一����—�.������—��������
本文子��口�年�月��日收到, 同年�胡���收飘修改稿�
· 本文是作者在英国北哦尔士大学柏部分研究工作。�
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��武投檀轫学讲兜�第��卷�
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为一距离指标。�为隶属度矩阵,����������为第�类聚类中心,����,�,�‘为第�
个样地的基础值, 本文用��排序坐标值�见下面���为模柑参数��≤��。。�,�为�
预分类组数, 根据经验确定’�为任一≈维矩阵��为样地数�, 这是出于统计学考虑�
而人为给定的,以使数据保持一定的空间结构。如果�是一单位矩阵,����式就简�
化为:�
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