基于拓?fù)潢P(guān)系的GML空間線對(duì)象聚類算法研究.pdf

1、空間聚類是空間數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)重要研究課題,空間聚類就是根據(jù)相似性對(duì)空間對(duì)象進(jìn)行分組,使得每一個(gè)簇中的對(duì)象有非常高的相似度,而不同簇中的對(duì)象盡可能不同?？臻g聚類在地理信息系統(tǒng)、地理市場、導(dǎo)航、交通控制等方面都有廣泛的應(yīng)用。GML(geography mark-up language)是一種用于描述現(xiàn)實(shí)世界中地理對(duì)象的標(biāo)識(shí)語言,利用GML,可以存儲(chǔ)和發(fā)放各種特征的地理信息,控制地理信息在Web瀏覽器中的顯示并且可以在Interact上暢通無

2、阻的傳輸。目前,面向GML的空間聚類研究比較少,本文主要研究了面向GML空間線對(duì)象聚類算法,同時(shí)考慮了空間拓?fù)潢P(guān)系,取得了如下一些成果:
　　 1.研究了GML中空間線對(duì)象的相交關(guān)系,提出了一種快速判斷線對(duì)象相交的算法FJSLI,該算法首先求出兩個(gè)線對(duì)象的外接矩形,然后根據(jù)兩個(gè)外接矩形的相對(duì)位置,分三種情況來討論。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,快速判斷線對(duì)象相交算法FJSLI比基本的線對(duì)象相交判斷算法具有更高的執(zhí)行效率。
　　 2.提出

3、了基于相交關(guān)系的GML空間線對(duì)象聚類算法SCIR,該算法首先計(jì)算出空間線對(duì)象的相交關(guān)系,然后針對(duì)空間線對(duì)象的相交關(guān)系和非空間屬性,定義了一種相似度度量方法,最后利用ROCK算法的思想進(jìn)行聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法SCIR能夠?qū)崿F(xiàn)GML數(shù)據(jù)中基于相交關(guān)系的空間線對(duì)象聚類,并具有較高的效率。
　　 3.提出了一種基于相鄰關(guān)系的GML空間線對(duì)象聚類算法SLCAR,該算法首先對(duì)GML進(jìn)行預(yù)處理,發(fā)現(xiàn)空間線對(duì)象周圍的相鄰對(duì)象,定義了一種相似

4、度度量方法來度量空間線對(duì)象在相鄰關(guān)系上的相似度,并使用了層次聚類算法進(jìn)行聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法SLCAR能夠?qū)崿F(xiàn)GML數(shù)據(jù)中基于相鄰關(guān)系的空間線對(duì)象聚類,并具有較高的效率。
　　 4.提出了基于拓?fù)潢P(guān)系的GML空間線對(duì)象聚類算法SLCTR,該算法同時(shí)考慮了空間線對(duì)象的相交關(guān)系和相鄰關(guān)系,定義了一種相似度度量方法來度量空間線對(duì)象在相交關(guān)系和相鄰關(guān)系上的相似度,并利用層次算法的思想進(jìn)行聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法SLCTR能夠?qū)崿F(xiàn)GM