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1.
一种基于密度的快速聚类算法   总被引:46,自引:0,他引:46  
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,聚类技术在统计数据分析、模式识别、图像处理等领域有广泛应用,迄今为止人们提出了许多用于大规模数据库的聚类算法。基于密度的聚类算法DBSCAN就是一个典型代表。以DBSCAN为基础,提出了一种基于密度的快速聚类算法。新算法以核心对象领域中所有对象的代表对象为种子对象来扩展类,从而减少区域查询次数,降低I/O开销,实现快速聚类,对二维空间数据测试表明:快速算法能够有效地对大规模数据库进行聚类,速度上数倍于已有DBSCAN算法。  相似文献
2.
基于ArcSDE空间数据库引擎技术的应用研究   总被引:36,自引:1,他引:35  
桂润堂  钟霞  薛重生 《微机发展》2003,13(Z1):50-51
空间数据库在当前的地理信息系统(GIS)应用中具有非常重要的地位,空间数据引擎(SDE)技术则以附加中间层的方式较好地解决了GIS功能应用与数据库集成中数据提供与访问模式方面的制约瓶颈问题,并在"湖北省水土流失动态监测网络系统"构建综合数据库的应用中取得良好效果。  相似文献
3.
基于数据分区的DBSCAN算法   总被引:32,自引:1,他引:31  
数据聚类在数据挖掘、模式识别、图像处理和数据压缩等领域有着广泛的应用。DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法,在处理空间数据时具有快速、有效处理噪声点和发现任意形状的聚类等优点,但由于直接对数据库进行操作,在数据量大的时间就需要较多的内存和I/O开销;此外,当数据密度和聚类间的距离不均匀时聚类质量较差,为此,在分析DBSCAN算法不足的基础上,提出了一个基于数据分区的DBSCAN算法,测试结果表  相似文献
4.
R树家族的演变和发展   总被引:31,自引:0,他引:31  
近年来,针对空间数据库索引的研究引起了人们越来越多的兴趣和关注.为了快速、有效地处理存储于空间数据库中的海量空间数据,专家学者提出了大量的基于磁盘的空间索引方法.其中,1984年由Guttman提出的R树是目前最流行的动态空间索引结构,广泛应用于原型研究和商业应用中.其后,人们在此基础上针对不同空间运算提出了不同改进,经过20年的发展,不断产生的R树变体逐渐形成了一个枝繁叶茂的空间索引R树家族.该文回顾了R树及其各种主要变体;描述了基于R树的各种批量操作、空间查询处理算法、查询代价模型及查询优化过程;介绍了基于R树的并行处理、并发控制与锁定策略等方面的进展;并且分析了R树的未来研究方向.  相似文献
5.
WebGIS中的地理关系数据库模型研究   总被引:31,自引:0,他引:31  
目前,传统的GIS将属性与空间数据分离开来的组织模型已经不能满足GIS数据管理的需要,而面向对象的数据库(OODB)组织模型又未成熟。因此,该文研究了将空间与属 数据统一存放在关系数据库中进行管理的技术,建立了用于WebGIS的地理关系数据库模型,并在WebGIS中得到了原型实现。  相似文献
6.
常用空间索引技术的分析   总被引:25,自引:0,他引:25  
空间索引是空间数据库的关键技术,其性能的高低决定了整个空间数据库的效率。本文介绍两类常用空间索引;R树类空间索引和四叉树类空间索引。并详细的分析了各自的优缺点。  相似文献
7.
The clustering algorithm DBSCAN relies on a density-based notion of clusters and is designed to discover clusters of arbitrary shape as well as to distinguish noise. In this paper, we generalize this algorithm in two important directions. The generalized algorithm—called GDBSCAN—can cluster point objects as well as spatially extended objects according to both, their spatial and their nonspatial attributes. In addition, four applications using 2D points (astronomy), 3D points (biology), 5D points (earth science) and 2D polygons (geography) are presented, demonstrating the applicability of GDBSCAN to real-world problems.  相似文献
8.
Spatial data mining, i.e., mining knowledge from large amounts of spatial data, is a demanding field since huge amounts of spatial data have been collected in various applications, ranging from remote sensing to geographical information systems (GIS), computer cartography, environmental assessment and planning. The collected data far exceeds people's ability to analyze it. Thus, new and efficient methods are needed to discover knowledge from large spatial databases. Most of the spatial data mining methods do not take into account the uncertainty of spatial information. In our work we use objects with broad boundaries, the concept that absorbs all the uncertainty by which spatial data is commonly affected and allows computations in the presence of uncertainty without rough simplifications of the reality. The topological relations between objects with a broad boundary can be organized into a three-level concept hierarchy. We developed and implemented a method for an efficient determination of such topological relations. Based on the hierarchy of topological relations we present a method for mining spatial association rules for objects with uncertainty. The progressive refinement approach is used for the optimization of the mining process.  相似文献
9.
SDE的实体-关系模型空间数据管理方式研究   总被引:21,自引:0,他引:21  
SDE(Spatial Database Engine)空间数据库引擎是应用面向对象方法和关系理论,在管理空间数据中开发的超大型空间数据库管理器,研究了SDE的体系结构,表结构,分析了基于实体-关系模型的SDE特点,给出管理空间数据的实现方法。  相似文献
10.
XML与WebGIS的空间数据管理技术   总被引:19,自引:1,他引:18  
王行风  徐寿成 《计算机应用研究》2001,18(12):139-141,144
论述了WebGIS当前面临的空间数据管理方面的难点以及Web的新兴语言-XML的概念和特征,旨在说明在WebGIS中应用XML进行空间数据处理的优势和良好的发展前景;并以WebGIS的三层结构解决方案为例,简述了XML在WebGIS数据处理中的应用概要。  相似文献
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