一种基于回归分析的空间划分方法  

A Method for Spatial Partitioning Based on Regression Analysis

作　　者：滕明贵[1] 马献章[2] 曾建勤[1] 

机构地区：[1]成都军区司令部通信部,四川成都610011 [2]中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230026

出　　处：《计算机工程与科学》2005年第10期81-84,共4页Computer Engineering & Science

基　　金：国家863计划资助项目(2003AA209020)

摘　　要：针对子空间连通性约束情况下空间对象的局部回归分析问题,本文提出基于最小拟合误差平方和准则的空间划分方法,从一个空间的初始划分开始,按照拟合误差平方和下降的原则调整子空间边界,获得新的空间划分和对应的回归模型,不断迭代直到准则函数收敛。To solve local regression with the connectivity constraint of spatial objects in sub-spaces, this paper proposes an algorithm for clustering spatial objects based on the criteria of the minimum square error sum. After initializing the original partitioning, the boundaries of sub-spaces are adjusted to construct new partitioning. Such process will continue until the criteria function converges.

关 键 词：回归分析 空间划分 边界调整 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]