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1、ComputerScienceandApplication计算机科学与应用,2012,2,114-120doi:10.4236/csa.2012.22021PublishedOnlineJune2012(http://www.hanspub.org/journal/csa)ASpatialClusteringAlgorithmBasedonNeighbor*Distribution112ZengfangYang,YangYang,MinXie1SchoolofInformationTechnologyandEngineering,Y
2、uxiNormalUniversity,Yuxi2SchoolofInformation,YunnanNormalUniversity,KunmingEmail:yzf@yxnu.netReceived:May3rd,2012;revised:May21st,2012;accepted:May27th,2012Abstract:Thespatialclusteringisanimportanttoolforanalyzingspatialdata.Clustersinthespatialdatabasemaybeofarbitrar
3、yshapee.g.spherical,drawn-out,linear,elongatedetc.Therefore,todiscoverclustersofarbitraryshapebeanimportantqualitystandardforspatialclusteringalgorithm.Inthispaper,wepresentaspatialclusteringalgorithmbasedonthenearestdistancedistribution,thealgorithmisbasedonareasonabl
4、eassumptionthatintheparticularpartofdataspace,pointswithinsameclusterareuniformlydistributed.Experimentalanalysisshowsthatthemethodcandiscoverclustersofarbitraryshapeanditisefficientandusefulforlargespatialdatabase.Keywords:TheNearestNeighbor;SpatialClusteringAlgorithm
5、;Cluster*一种基于近邻分布的空间聚类方法112杨增芳，杨扬，解敏1玉溪师范学院信息技术工程学院，玉溪2云南师范大学信息学院，昆明Email:yzf@yxnu.net收稿日期：2012年5月3日；修回日期：2012年5月21日；录用日期：2012年5月27日摘要：空间聚类是分析空间数据的一种重要工具，空间数据库中的聚类形状可能会是任意形状的，比如球状的、持续的、延伸的等，因此，能否发现任意形状簇成为衡量空间聚类算法质量的一个重要标准。本文中我们提出一种基于最近邻距离分布的空间聚类方法，这个算法是基于这样一个假设，假设在数据空间
6、的某个特定部分，一个聚类内部的点是均匀分布的。实验分析表明，该方法不仅能发现任意形状的簇，而且对于大型空间数据库是高效有用的。关键词：最近邻；空间聚类算法；聚类1.引言的一个重要的任务和重要步骤，空间聚类是将数据库中的数据划分成具有一定意义的子类，使得不同子类近年来，遥感、地理信息系统、计算机制图学、中的数据尽可能相异，而同一子类中的数据尽可能相环境评估与规划等许多领域中收集而来的大量数据同。聚类在空间数据库中的应用如地震学、矿产资源被存储到空间数据库中，使得大规模空间数据库中的探测等。对于大型空间数据库中的应用而言，对聚类知识发现
7、变得尤为重要。空间聚类是空间数据挖掘中算法有如下要求：一是能够发现任意形状的聚类，二是在大型数据库上效率好。针对以上二个要求，本文*资助信息：云南省教育厅科学研究基金资助项目“空间数据挖掘技术在土地利用中的应用研究”(编号：2011Y074)。中我们将提出一种新的基于最近邻的空间聚类算法。114Copyright©2012Hanspub一种基于近邻分布的空间聚类方法本文内容组织如下：第2节对空间聚类的研究情发现任意形状的聚类，缺点是该方法对参数Eps及况作一个简单的概述，并提出了本文需要研究解决的MinPts非常敏感，且这两个参数很
8、难确定。除了采用问题。第3节中，提出了最近邻及最近邻距离分布的现有的传统聚类方法外，针对空间数据库特点，现有概念，在此基础上对聚类进行定义。第4节中，提出的一些成熟的技术或思想也可以直接引入空间聚类[5]基于最近邻距离分布的聚类算法思
