基于空间数据库的聚类分析

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1、摘要计算机存储了大量与地理空间相关的数据。如何有效提取隐含在空间数据库中的空间关系及有趣模式成为数据挖掘领域新兴的研究方向。本论文对应用聚类分析方法挖掘空间知识的问题进行了讨论，将对空间数据库的聚类分析过程分成空间对象聚类和聚类结果分析两个阶段分别进行深入研究，并提出了挖掘空间知识的新算法。在空间对象聚类阶段，本文分析比较了现有的各类聚类算法，认为DBSCAN算法虽然是分析空间数据库较理想的聚类算法，但DBSCAN处理复杂类型空间对象及其属性数据的能力不足，聚类分析大规模空间数据库时的效率有待提高。针对这两方面的弱点，本文介绍了带权DBSCAN算法，并提出密度矩形策略算法(DI冲)。DRP

2、打破运用采样技术降低问题规模的传统做法，提出密度矩形的概念并应用四条子策略提高聚类的效率，同时保证聚类质量，并通过真实和人工模拟的测试数据的实验结果验证了DRP的高效性。在对聚类结果分析阶段的研究中，本文首先介绍了识别同簇空间对象共同属性特征的空间聚类属性特征分析算法。然后对空间对象呈现特定属性特征的原因进行了着重研究。根据经验常识提出三条关于空间对象影响力的假设，并在假设基础上建立空间对象影响强度分析模型，提出影响聚类属性的空间对象识别算法。尝试挖掘影响空间对象属性特征的环境因素。同时，还模拟电信行业应用的例子阐述和检验这两个算法。本文工作的意义和价值主要表现在：(1)为降低问题规模提高

3、聚类算法效率提供新的思路；(2)丰富了空间挖掘算法；(3)对空间知识发现在电信行业中的应用做了初步尝试。关键词：聚类分析空间数据挖掘空间知识发现空间索引地理信息系统AbstractThewealthofdata，whichisrelatedtogeometryspaceandisembeddedincomputers，hasspurredatremendousinterestintheareaofdiscoveringspatialrelationsandinterestingpaRemsinspatialdatabase．Itbecomesanewlydevelopedresearcha

4、reainthefieldofdatamining．Inthisdissertation，theproblemofapplyingclusteringanalysismethodtospatialknowledgediscoveryisdiscussed．Thenfurtherinvestigation，ontheprocessofclusteringanalyzingspatialdatabases，ismadeintwosteps：oneisclusteringspatialobjectsandthenextisanalyzingclustersFinally,thedissertat

5、ioncomesupwithnewalgorithmsinspatialknowledgediscovery．Inthefirststep，afterseriousanalysisandcompareamongvariousexistingclusteringalgorithms，wedrawaconclusionthatDBSCANisoneofthebestalgorithminclusteringspatialdatabasesHowever,DBSCANneedsaimprovementofitscapabilityindealingwithcomplexspatialobject

6、sandtheirnon-spatialdata，andanenhancementofitsefficiencywhileanalyzinglargescalespatialdatabases，Baseonthesetwopoints，thedissertationintroducesanimprovedDBSCANalgorithm—DBSCANwithweight，andthenbringsforthDensityRectanglePolicyalgorithm(DRP)．DRPbreaksthroughthetraditionalmethodthatistoreducethescal

7、eofproblemsbyusingsamplingtechnique．Itintroducestheconceptofdensityrectangleandappliessomepoliciestoimproveefficiencywhileensuringtheclustering’Squality．TheavailabilityofDRPhasbeenprovedundertheresultsofbothrealw