利用K均值和高斯混合模型聚类方法对雨养河流域的长期降雨趋势、变化性及区域化特征进行比较分析，并结合创新趋势分析方法

《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》：Comparative analysis of long-term rainfall trends, variability and regionalization using K-means and Gaussian mixture model clustering with innovative trend analysis in rain-fed river basins

　　

Chandi Rajak|Subhasish Das

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  本研究探讨了长期降雨趋势、降雨数据的均匀性以及区域差异。
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  oITA方法的表现优于其他方法，MMKY²⁰⁰⁴方法的结果也与之一致。
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  GMM聚类能够比K-means方法更好地揭示大型数据集中的复杂降雨模式。
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  t-SNE算法能够揭示高维降雨数据的内在结构。
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  球形协方差结构被确定为GMM聚类的最佳拟合模型。