基于密度的空间聚类算法研究 |
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引用本文: | 聂跃光,陈立潮,陈湖. 基于密度的空间聚类算法研究[J]. 计算机技术与发展, 2008, 18(8) |
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作者姓名: | 聂跃光 陈立潮 陈湖 |
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作者单位: | 太原科技大学,计算机科学与技术学院,山西,太原,030024 |
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摘 要: | 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.
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关 键 词: | 空间数据挖掘 聚类 密度聚类 GIS |
Research of Spatial Clustering Algorithms Based on Density |
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