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空间对象不仅具有非空间的属性特征,而且具有与空间位置、拓扑结构相关的空间特征。利用传统的聚类方法对空间对象进行聚类时,由于没有考虑空间关系,同一类的对象可能出现在空间不相邻的位置。基于空间邻接关系的k-means改进算法将相邻对象的空间邻接关系作为约束条件加以考虑,使聚类结果既反映了属性特征的相似程度,又反映了对象的空间相邻状态,从而可以揭示不同类别对象的空间分布格局,因此其比传统的k-means方法更适合于空间对象的聚类分析。 相似文献
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A regular change of one or more non-spatial attributes can be detected when moving away from a given start object. Moreover, spatial objects are often influenced by their neighbors. And the influence typically decreases or increases more or less continuously with increasing or decreasing distance. Due to the attributes of the neighbors are always similar or associated to each other, spatial trend detection based on spatial neighborhood relations is analyzed to extract useful knowledge in this paper. 相似文献
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基于邻接关系的空间数据挖掘 总被引:17,自引:0,他引:17
空间邻接关系是空间数据库对象之间的特征联系,其处理过程直接影响着空间数据挖掘算法的实现与效率,基于3种邻接关系,给出了邻接图,邻接路径的概念和几个基本操作,并分析了几种典型的空间数据挖掘算法。 相似文献
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随着现代科学技术的迅速发展,复杂多变的空间数据日益膨胀,远远超出人们的解译能力,迫切地需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。文中从空间数据挖掘的基本概念出发,详细阐述了空间数据的特点、空间邻接关系及其相关操作,并针对空间邻接关系给出了几种典型的空间数据挖掘方法。 相似文献
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随着现代科学技术的迅速发展,复杂多变的空间数据日益膨胀,远远超出人们的解译能力,迫切地需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。文中从空间数据挖掘的基本概念出发,详细阐述了空间数据的特点、空间邻接关系及其相关操作,并针对空间邻接关系给出了几种典型的空间数据挖掘方法。 相似文献
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基于GIS的空间位置关系聚类研究与应用 总被引:6,自引:0,他引:6
聚类分析是空间数据挖掘的一种方法,聚类算法能从空间数据库中直接发现一些有用的聚类结构。为实现空间复杂地理对象的聚类分析,文中给出了GIS及空间聚类分析技术.介绍了一种基于GIS的空间位置关系聚类分析算法。该算法按照空间相邻关系,将空间相邻的空间目标聚类成一类。在具体应用实例中利用本聚类算法将空间上相邻的大片阵地地域连成整块地域,并去掉了不符合条件的小块地域,形成阵地聚类,取得了满意的效果.实现了能够发现任意形状、并满足特定约束条件的聚类。 相似文献
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聚类分析是空间数据挖掘的一种方法,聚类算法能从空间数据库中直接发现一些有用的聚类结构.为实现空间复杂地理对象的聚类分析,文中给出了GIS及空间聚类分析技术,介绍了一种基于GIS的空间位置关系聚类分析算法.该算法按照空间相邻关系,将空间相邻的空间目标聚类成一类.在具体应用实例中利用本聚类算法将空间上相邻的大片阵地地域连成整块地域,并去掉了不符合条件的小块地域,形成阵地聚类,取得了满意的效果,实现了能够发现任意形状、并满足特定约束条件的聚类. 相似文献
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SAR图像变化检测可以通过对差异图的分类来实现,由于SAR图像容易受到相干斑噪声的干扰,从而影响变化检测效果。提出了一种基于空间邻域信息模糊聚类的SAR图像变化检测方法,根据对数比法和均值比法的各自特点,构造了一种新的差异图生成方法,并通过对传统的模糊聚类算法结合像素的空间邻域信息进行改进,来实现SAR图像的变化检测。实验结果表明,与传统的阈值法、模糊聚类算法以及局部邻域信息模糊C均值算法相比,提出的算法具有较高的检测精度,不但能有效地抑制噪声影响,同时能较好地保留图像细节信息。 相似文献
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Multi-level Topological Relations Between Spatial Regions Based Upon Topological Invariants 总被引:1,自引:0,他引:1
Topological relations have played important roles in spatial query, analysis and reasoning. In a two-dimensional space (IR2), most existing topological models can distinguish the eight basic topological relations between two spatial regions. Due
to the arbitrariness and complexity of topological relations between spatial regions, it is difficult for these models to
describe the order property of transformations among the topological relations, which is important for detailed analysis of
spatial relations. In order to overcome the insufficiency in existing models, a multi-level modeling approach is employed
to describe all the necessary details of region–region relations based upon topological invariants. In this approach, a set
of hierarchically topological invariants is defined based upon the boundary–boundary intersection set (BBIS) of two involved
regions. These topological invariants are classified into three levels based upon spatial set concept proposed, which include
content, dimension and separation number at the set level, the element type at the element level, and the sequence at the
integrated level. Corresponding to these hierarchical invariants, multi-level formal models of topological relations between
spatial regions are built. A practical example is provided to illustrate the use of the approach presented in this paper.
相似文献
Zhilin LiEmail: |
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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
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目前,大多数聚类方法是二支聚类,即对象要么属于一个类,要么不属于一个类,聚类的结果必须具有清晰的边界。然而,将某些不确定的对象强制分配到某个类中将降低聚类结果的结构和精度。三支聚类是一种重叠聚类,它采用核心域和边界域来表示每个类别,较好地处理了具有不确定性对象的聚类问题。提出了一种使用样本邻域将二支聚类转化为三支聚类的方法。该方法利用二支聚类的结果和每个类中元素的邻域是否完全包含在该类中来对集合进行收缩,同时利用不在该类中的元素的邻域是否与该类有交集来进行扩张。收缩的区域称为核心域,扩张域和核心域的差集称为边界域。在UCI数据集上的实验结果显示,该方法在提高聚类结果的结构和F1值方面有较好的效果。 相似文献
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空间离群是指非空间属性与其空间邻居显著不同的空间对象。空间数据的特殊性决定了空间离群挖掘需要充分考虑空间数据的特点,才能挖掘出有现实意义的离群。本文对现有主要的空间数据离群挖掘算法进行了研究分析,针对k-邻域法确定空间邻域的缺点,基于Delaunay三角网在表达空间邻近关系的有效性,通过构建Delaunay三角网确定空间邻域并生成空间权重矩阵,据此提出了基于Delaunay三角网的空间离群挖掘算法DT_SOF,并以实际生态地球化学数据进行实验检验。结果表明,算法具有较低的用户依赖性,能准确挖掘空间离群。 相似文献
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粗糙集的不确定性度量在知识获取中扮演着非常重要的角色。在邻域粗糙集理论中,当前不确定性度量方面的研究工作主要专注于度量单个知识空间的不确定性及其随粒度变化的单调性规律,其仍存在以下缺点:1)邻域粗糙集不确定性来自于邻域粒中属于目标概念的元素和不属于目标概念的元素,当前的方法没有同时考虑每个邻域信息粒的这两部分;2)不能反映不同知识空间对目标概念刻画能力的差异性;3)由于当前的知识距离包含了粒度划分的信息,已有方法在一些应用场合下不够准确,例如属性约简中的知识启发式搜索及其粒度选择。对此,文中首先构建了一种更加直观准确的邻域粗糙集的不确定性度量方法——邻域熵,并证明了不确定性度量随着粒度的细化具有单调性;为了反映不同邻域信息粒对目标概念刻画能力的差异性,提出了一种带近似描述能力的邻域粒距离,称为相对邻域粒距离,并介绍了它的相关性质;针对分层递阶的多粒度知识空间中的粒度选择问题,建立了基于边界域的邻域知识距离度量模型,该知识距离可以反映不同邻域知识空间对目标概念的刻画能力的差异性。 相似文献