基于场论的空间聚类算法

被引：14

作者：

邓敏 ^{[1
]}

刘启亮 ^{[1
]}

李光强 ^{[1
]}

程涛 ^{[2
]}

机构：

[1] 中南大学测绘与国土信息工程系

[2] 英国伦敦大学城市、环境与地理信息工程系

来源：

遥感学报 | 2010年 / 14卷 / 04期

关键词：

空间聚类; 凝聚力; 场论; 空间数据挖掘;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

从空间数据场的角度出发,提出了一种适用于空间聚类的场——凝聚场,并给出了一种新的空间聚类度量指标(即凝聚力)。进而,提出了一种基于场论的空间聚类算法(简称FTSC算法)。该算法根据凝聚力的矢量计算获取每个实体的邻近实体,通过递归搜索的策略,生成一系列不同的空间簇。通过模拟实验验证、经典算法比较和实际应用分析,发现所提出的算法具有3个方面的优势:(1)不需要用户输入参数;(2)能够发现任意形状的空间簇;(3)能够很好适应空间数据分布不均匀的特性。

引用

页码：694 / 709

页数：16

共 11 条

[1] 一种适应局部密度变化的空间聚类方法 [J].

李光强 ;

邓敏 ;

刘启亮 ;

程涛 .

测绘学报, 2009, (03) :255-263

[2] 一种基于双重距离的空间聚类方法 [J].

李光强 ;

邓敏 ;

程涛 ;

朱建军 .

测绘学报, 2008, (04) :482-488

[3] 云南城市经济影响区空间组织演变规律 [J].

吴启焰 ;

陈浩 .

地理学报, 2007, (12) :1244-1252

[4] 一种基于数据场的层次聚类方法 [J].

淦文燕 ;

李德毅 ;

王建民 .

电子学报, 2006, (02) :258-262

[5]

遗传算法性能及其在聚类分析中应用的研究[D]. 李海民.西安电子科技大学 1999

[6]

空间模式的测度及其应用[M]. 科学出版社 , 毛政元,李霖著, 2004

[7]

Voronoi动态空间数据模型[M]. 测绘出版社 , 陈军著, 2002

[8] A new approach to the nearest-neighbour method to discover cluster features in overlaid spatial point processes [J].

Pei, T ;

Zhu, AX ;

Zhou, CH ;

Li, BL ;

Qin, CZ .

INTERNATIONAL JOURNAL OF GEOGRAPHICAL INFORMATION SCIENCE, 2006, 20 (02) :153-168

[9]

Design and Analysis of Modern Tracking Systems. Blackman S, Popoli R. Artech House . 1999

[10]

STING: A statistical information grid approach to spatial data mining. Wang W, Yang J, Muntz RR. Proceedings of the 23rd International Conference on Very Large Data Bases . 1997

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