一种改进的空间聚类算法

被引：3

作者：

胡彩平

秦小麟

机构：

[1] 南京航空航天大学信息科学与技术学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2007年 / 20卷 / 03期

关键词：

空间数据挖掘; 空间聚类; 非空间属性;

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：

空间聚类是空间数据挖掘中一个非常重要的方法.本文在分析 DBSCAN 算法不足的基础上,提出一种改进的空间聚类算法(AISCA).为了能够有效处理大规模空间数据库,算法采用一种新的抽样技术.另外,通过引入匹配邻域的概念,使得算法在聚类时不仅考虑空间属性也考虑非空间属性.二维空间数据测试结果表明算法是可行、有效的.

引用

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