论文研究 土壤属性的不同特征选择影响土壤数据集的聚类性能

特征选择对于从聚类分析中获得有意义的解释性聚类结果非常重要。在土壤数据聚类的应用中，对聚类性能对不同特征子集的响应缺乏很好的理解。在本文中，我们分析了在土壤数据集的不同特征子集条件下，k均值，模糊c均值和谱聚类算法之间的性能差异。实验结果表明，谱聚类算法的性能总体上优于具有不同特征子集的k均值和模糊c均值。与具有空间属性的特征子集相比，包含环境属性的特征子集有助于更好地改善聚类性能，并产生更准确和有意义的聚类结果。我们的结果表明，光谱聚类算法与包含环境属性而不是空间属性的特征子集相结合可能是土壤数据聚类应用中的更好选择。