计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (5): 182-185.

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带障碍的空间分级聚类算法

周丽华 王丽珍 陈克平   

  1. 云南大学信息学院计算机科学与工程系,昆明650091
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    云南省教育厅科学研究基金项目(03Y173D)、国家自然科学基金项目(60463004).

ZHOU Li-Hua ,WANG Li-Zhen ,CHEN KeePing (Department of Computer Science and Engineering,School of Information,Yunnan University,Kunming 650091)   

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 带障碍的聚类问题是一个具有实际应用价值的问题,因为现实世界中确实存在河流、山脉等之类的物理障碍,这们的存在会影响聚类结果的合理性。传统的聚类算法在进行空间数据的聚类时,往往忽略了障碍对于聚类结果的影响。本文讨论了不同障碍对数据点间连通性的不同影响,提出了带障碍的分级聚类算法OBHIEC。分级聚类方法使得需要计算障碍距离的点对数目减少,并能处理数据分布密度不同的情况。实验结果表明,OBHIEC算法能有效完成带障碍的聚类,并具有较好的增量特性。

关键词: 数据挖掘 障碍 聚类 分级

Abstract: The problem of spatial clustering in the presence of obstacles has many practical applications. Many traditional clustering algorithms are performed without the presence of obstacles that exist in the real world, such as rivers, lakes and hills, but their

Key words: Data mining, Obstacle, Clustering, Hierarchical

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