基于空間數(shù)據(jù)庫的空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)一體化聚類算法研究.pdf

1、隨著獲取空間數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，大量的空間數(shù)據(jù)被積累下來，如何從這些空間數(shù)據(jù)中獲取有意義的信息成了當前急需解決的問題，因此空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也成了人們研究的熱點?？臻g聚類作為空間數(shù)據(jù)挖掘中一種重要的方法，在很多的領(lǐng)域都得到了廣泛的應用，相關(guān)的專家學者提出多種空間聚類算法，但由于對屬性數(shù)據(jù)的忽略或者是空間關(guān)系的考慮不足，使得這些算法存在一定的缺陷。為了從大量的空間數(shù)據(jù)中挖掘出更有效、更符合客觀規(guī)律的信息，本論文在總結(jié)分析前人研究的基礎(chǔ)上，提出了

2、一種新的聚類算法。 該算法從人類感知數(shù)據(jù)的方式出發(fā)，引進多尺度空間聚類的思想，依據(jù)空間對象的本質(zhì)特征，將空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)一體化進行聚類分析。首先根據(jù)空間數(shù)據(jù)生成Delaunav三角網(wǎng)，利用Delaunav三角網(wǎng)所表達的空間拓撲關(guān)系來描述空間對象的空間特征，然后利用統(tǒng)計學中的相關(guān)系數(shù)來表達空間對象的屬性關(guān)系。將屬性特征不明顯的空間對象歸類為與其相鄰且屬性特征較為明顯的空間對象所在的類中，即選用屬性特征較顯著的空間對象代表其所在類