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- [4] DBRS:a density-based spatial clustering method with random sampling. Wang X,Hamilton HJ. Proc.of the7th PAKDD . 2003
粒子群K-Medoids带障碍约束空间聚类分析研究
被引：6
作者：
张雪萍
[1
,2
]
王家耀
[1
,3
]
范中山
[4
]
邓高峰
[1
]
机构：
[1] 河南工业大学信息科学与工程学院
[2] 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
[3] 解放军信息工程大学测绘学院
[4] 河南省交通科学技术研究院
来源：
关键词：
空间聚类;
K-Medoids算法;
粒子群优化算法;
障碍约束;
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：
空间聚类分析是空间数据挖掘研究领域中的一个重要研究课题.传统聚类算法忽略了真实世界中许多约束条件的存在,而约束条件的存在会影响聚类结果的合理性.本文在分析粒子群优化算法和划分算法的基础上,研究一种基于粒子群和划分相结合的带障碍约束空间聚类分析方法,设计了一个粒子群K-Medoids带障碍约束空间聚类分析算法.对比实验表明,该方法不仅兼顾了局部收敛和全局收敛性能,又充分考虑到了现实障碍物对聚类结果的影响,使得聚类结果更具实际意义.与遗传K-Medoids带障碍约束空间聚类分析相比,该方法具有更好的可伸缩性,且所需输入的参数相对较少,更适合于对聚类速度要求较高的动态约束条件场合.
引用
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页码：2025 / 2029
页数：5
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