基于混合聚類的空間索引算法研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著Internet技術(shù)和GIS(Geographical Information System，地理信息系統(tǒng))技術(shù)的發(fā)展，WebGIS成為GIS領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，依托空間數(shù)據(jù)庫，通過與瀏覽器的交互，WebGIS使不同地區(qū)的客戶端實(shí)現(xiàn)圖形及屬性數(shù)據(jù)的查詢與檢索。由于空間數(shù)據(jù)本身的復(fù)雜性和海量性，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量空間數(shù)據(jù)快速查詢必須使用索引技術(shù)，選擇高效的索引技術(shù)是提高空間數(shù)據(jù)庫和GIS性能的重要方法。
　　 R樹的生成過程

2、是個(gè)典型的空間聚類問題，利用混合聚類算法將相鄰或相近的對(duì)象聚集在一起，將聚類后的數(shù)據(jù)使用Hilbert分形曲線進(jìn)行線性排序，在此基礎(chǔ)上生成Hilbert R樹。根據(jù)這個(gè)思路，提出了一種基于混合聚類的高性能空間索引算法。實(shí)驗(yàn)證明，該算法雖然增加了存儲(chǔ)開銷，但是縮短了在空間數(shù)據(jù)庫上執(zhí)行空間查詢的響應(yīng)時(shí)間，明顯加快了搜索速度，改善了查詢性能。
　　 論文的主要內(nèi)容如下：
　　 1.詳細(xì)分析了R樹和R樹改進(jìn)算法的結(jié)構(gòu)，構(gòu)造原理和

3、查詢過程，重點(diǎn)研究插入新的空間對(duì)象導(dǎo)致的結(jié)點(diǎn)分裂算法，以及分析了它們的適用范圍和存在的問題；
　　 2.分析K-means聚類技術(shù)的缺陷，對(duì)經(jīng)典的算法進(jìn)行了部分?jǐn)U充和改進(jìn)，提出了面向Hilbert R樹的混合聚類算法；
　　 3.提出對(duì)空間對(duì)象聚集的區(qū)域和稀疏的區(qū)域分別處理；
　　 4.將混合聚類技術(shù)引入R樹的生成過程中，提出一種基于混合聚類的空間索引算法。在R樹的生成過程中，采用混合聚類的思想對(duì)空間對(duì)象進(jìn)行預(yù)處