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本書包括7章，主要介紹了聚類分析在高程異常擬合，在波形重定、在濕對流層延遲改正，在海底淺地層圖像識別，在電離層TEC預測中的應用，最後介紹了聚類分析的地球物理學應用軟件設計與開發。

孫佳龍，男，漢族，山東梁山人，1977年11月生，中共黨員，博士，副教授，主要從事海洋大地測量方面的教學和研究工作。 瀋立祥，男，漢族，江蘇鹽城人，1985年2月生，高級工程師，主要從事河口海岸動力沉積過程與現場觀測技術研究工作。

第1章 緒論
1.1 聚類分析基本原理
1.2 聚類分析基本方法
1.3 聚類分析基本應用
第2章 聚類分析在高程異常擬合中的應用
2.1 高程繫統與高程異常數學擬合模型
2.2 基於聚類分析的多面函數擬合高程異常方法
2.3 基於K—means聚類分析的球冠諧函數擬合高程異常方法
2.4 基於雙調和樣條內插和高斯曲率極值的多面函數擬合高程異常方法
2.5 基於移動.多面函數的高程異常擬合方法
第3章 聚類分析在波形重定中的應用
3.1 衛星測高原理和回波模型
3.2 波形重定基本方法
3.3 基於聚類分析的多子波優化波形重定算法
3.4 基於波形相似性的K.means波形分類算法
3.5 基於聚類分析的多子波優化重定算法及實例分析
3.6 衛星測高波形重定應用
第4章 聚類分析在濕對流層延遲改正中的應用
4.1 高度計測高誤差分析
4.2 微波輻射計
4.3 濕對流層延遲效應基本校正算法
4.4 基於亮溫數據的濕對流層延遲改正方法
第5章 聚類分析在電離層TEC預測中的應用
5.1 電離層TEC
5.2 電離層TEC預測基本方法
5.3 基於多種度量的電離層FEC混沌預測分析
5.4 基於夾角餘弦和聚類分析的電離層TEC混沌預測
第6章 聚類分析在Kp指數預報中的應用
6.1 Kp指數預報基本方法
6.2 基於李雅譜諾夫指數的Kp指數預報方法
6.3 基於BP神經網絡的Kp指數預報方法
6.4 基於聚類BP神經網絡的Kp指數預報方法
第7章 聚類分析在海底淺地層圖像識別中的應用
7.1 淺地層剖面探測基本方法
7.2 淺地層剖面圖像處理方法現狀
7.3 基於邊緣檢測和聚類分析的淺剖圖像分層算法
參考文獻