首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   2篇
  免费   0篇
  国内免费   1篇
自动化技术   3篇
  2009年   1篇
  2008年   2篇
排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
基于密度的聚类算法是聚类分析算法中的一种主要技术,它对空间数据库聚类有着很好的性能,然而,对大规模数据库聚类时,DBSCAN算法需要大量的内存支持并伴随着I/O开销.提出了一种带有矢量性的密度聚类算法,具有约束聚类方向,减少候选点的特点.以地理信息系统(GIS)为应用背景,成功应用于高速公路选线,得到了良好的效果.  相似文献   
2.
基于Delaunay三角网的CBDT聚类算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
聚类分析是空间数据挖掘的重要方法之一.Delaunay三角网具有良好的空间邻近特性,应用于空间聚类分析具有独特的优势,提出了一种基于Delaunay三角网的聚类算法--CBDT算法,该算法采用了将Delaunay三角剖分得到的三角形划分为小三角形、狭长三角形和大三角形的聚类模型,通过一定规则分别以小三角形、狭长三角形为基准进行扩展从而实现聚类.CBDT算法相对于AUTOCLUST算法能识别密度渐变的簇,而且计算量要比AUTOCLUST小得多.经实验验证,证明了该算法的有效性.  相似文献   
3.
基于密度的空间聚类算法研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
基于密度的聚类算法作为数据挖掘方法中的一种主要方法,不仅可以从数据集中发现任意形状的簇,而且可以观察到一个并发的、完整的聚类结构,以及具有对噪声数据不敏感的特点.针对目前常用的几种基于密度的聚类算法及改进算法进行讨论,分析了这些密度聚类算法各自的优缺点,并且以地理信息系统为应用研究背景,提出了基于密度的聚类算法与GIS相结合,通过对多维数据属性特征的提取,扩展到多维数据的处理,在三维空间地形数据中的分析中取得了高效的聚类结果.  相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号