基于約束的空間聚類的研究.pdf

1、空間聚類是空間數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要的研究方向，它的主要任務(wù)是在一個(gè)較大的空間數(shù)據(jù)集中根據(jù)距離的度量標(biāo)識(shí)出簇，使得在同一個(gè)簇的對(duì)象盡可能相近，而不同簇之間的對(duì)象彼此不相似。空間數(shù)據(jù)聚類在地理信息系統(tǒng)、遙感、醫(yī)學(xué)圖象處理、環(huán)境研究等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。 本文詳細(xì)介紹了基于約束的空間聚類算法，特別針對(duì)基于障礙約束的空間聚類算法進(jìn)行深入研究，在對(duì)現(xiàn)有的基于障礙約束的空間聚類算法COD_CLARANS、DBCLuC、AUTOCLLJST+和

2、DBRS+的研究和比較的基礎(chǔ)上，提出了一種新的處理障礙約束的基于密度的空間聚類算法-COD_DBCLuC。該算法在DBCLuC算法的基礎(chǔ)上，采用障礙距離(Obstructed Distance)代替歐幾里得距離(Euclidean Distance)作為相異度的度量標(biāo)準(zhǔn)并在預(yù)處理過程中提出了障礙多邊形合并化簡(jiǎn)方法(Polygon Combination and Reduction Method)來(lái)提高障礙物的處理效率。 本文用C