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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:于尚洋[1] 宋向东[1] 张海森[1] 温育芳[1]
出 处:《燕山大学学报》2008年第1期84-86,94,共4页Journal of Yanshan University
摘 要:提出了两个调整数据的新方法来弥补通常空间聚类检测的不足,从而能够对高值或低值聚类进行精确检测。两个方法被分别在模拟的空间类型中应用于Moran′I检测。结果表明,当不存在空间聚类时,该方法对原检测毫无影响:当有聚类趋势时,经该方法调整数据后,可以显著地检测出高值或低值聚类的存在。In this paper, two adjustment procedures are provided, which can supplement common spatial clustering tests so that one-sided conclusion can be reached. The two procedures are applied to Moran's Ⅰ in simulated spatial patterns respectively. The results show that the procedures have little effect on the original global testing methods when there is no clustering. When there is a clustering tendency, the procedures can unambiguously distinguish the existence of high-value clusters or low-value clusters or both.
分 类 号:O212[理学—概率论与数理统计]
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