版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、空間聚類是空間數(shù)據(jù)挖掘的一項重要研究課題,空間聚類就是根據(jù)相似性對空間對象進(jìn)行分組,使得每一個簇中的對象有非常高的相似度,而不同簇中的對象盡可能不同??臻g聚類在地理信息系統(tǒng)、地理市場、導(dǎo)航、交通控制等方面都有廣泛的應(yīng)用。GML(geography mark-up language)是一種用于描述現(xiàn)實世界中地理對象的標(biāo)識語言,利用GML,可以存儲和發(fā)放各種特征的地理信息,控制地理信息在Web瀏覽器中的顯示并且可以在Interact上暢通無
2、阻的傳輸。目前,面向GML的空間聚類研究比較少,本文主要研究了面向GML空間線對象聚類算法,同時考慮了空間拓?fù)潢P(guān)系,取得了如下一些成果:
1.研究了GML中空間線對象的相交關(guān)系,提出了一種快速判斷線對象相交的算法FJSLI,該算法首先求出兩個線對象的外接矩形,然后根據(jù)兩個外接矩形的相對位置,分三種情況來討論。實驗結(jié)果表明,快速判斷線對象相交算法FJSLI比基本的線對象相交判斷算法具有更高的執(zhí)行效率。
2.提出
3、了基于相交關(guān)系的GML空間線對象聚類算法SCIR,該算法首先計算出空間線對象的相交關(guān)系,然后針對空間線對象的相交關(guān)系和非空間屬性,定義了一種相似度度量方法,最后利用ROCK算法的思想進(jìn)行聚類。實驗結(jié)果表明,算法SCIR能夠?qū)崿F(xiàn)GML數(shù)據(jù)中基于相交關(guān)系的空間線對象聚類,并具有較高的效率。
3.提出了一種基于相鄰關(guān)系的GML空間線對象聚類算法SLCAR,該算法首先對GML進(jìn)行預(yù)處理,發(fā)現(xiàn)空間線對象周圍的相鄰對象,定義了一種相似
4、度度量方法來度量空間線對象在相鄰關(guān)系上的相似度,并使用了層次聚類算法進(jìn)行聚類。實驗結(jié)果表明,算法SLCAR能夠?qū)崿F(xiàn)GML數(shù)據(jù)中基于相鄰關(guān)系的空間線對象聚類,并具有較高的效率。
4.提出了基于拓?fù)潢P(guān)系的GML空間線對象聚類算法SLCTR,該算法同時考慮了空間線對象的相交關(guān)系和相鄰關(guān)系,定義了一種相似度度量方法來度量空間線對象在相交關(guān)系和相鄰關(guān)系上的相似度,并利用層次算法的思想進(jìn)行聚類。實驗結(jié)果表明,算法SLCTR能夠?qū)崿F(xiàn)GM
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于拓?fù)潢P(guān)系的GML空間面對象聚類算法研究.pdf
- 基于拓?fù)潢P(guān)系的GML空間線對象離群檢測算法研究.pdf
- 面向GML的空間聚類研究.pdf
- 空間對象和移動對象聚類算法研究.pdf
- 基于PageRank和對象關(guān)系的聚類算法研究.pdf
- 基于密度的空間聚類算法研究.pdf
- 基于相鄰關(guān)系的GML空間離群數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf
- 基于空間實體聯(lián)系的空間聚類算法研究.pdf
- 基于密度的空間聚類算法的研究.pdf
- 基于空間單元密度的聚類算法研究.pdf
- 基于密度的子空間聚類算法研究.pdf
- 基于目標(biāo)區(qū)域的色彩聚類與空間關(guān)系的CBIR算法研究.pdf
- 基于空間拓?fù)潢P(guān)系的離群檢測算法研究.pdf
- 移動對象軌道聚類算法的研究.pdf
- 移動對象軌跡聚類算法研究.pdf
- 基于種子對象約束的半監(jiān)督聚類算法研究.pdf
- 空間聚類算法的研究.pdf
- 基于信息熵的空間對象群聚類算法研究.pdf
- 障礙空間聚類算法研究.pdf
- 移動對象聚類和空間離群點檢測算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論