空间数据挖掘中的聚类算法研究

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1、分类号单位代码学号第另茸硕士学位论文论文题目空间数据挖掘中的聚类算法研究作者姓名赵锐专业计算机应用技术指导教师姓名专业技术职务孙宇清副教授年月日山东大学硕士学位论文目录，，二摘要………………，……第一章绪论……课题背景与意义……研究现状……本，……文主要工作……论文组织结构，…………第二章空间数据挖掘中的聚类分析……空间数据挖掘的基本知识……基本概念，…………空间数据挖掘可发现的知识类型……空间数据挖掘系统的体系结构……空间数据挖掘的基本方法……空间聚类分析的基本知识……基本概念……聚类分析基本原则……空间聚类算法的分类，二……空间聚类分析的关键问题…

2、…本章小结……第三章基于障碍约束的空间聚类算法研究……问题描述……，相关研究工作……算法基础……基于的空间障碍约束聚类算法……算法思路……………山东大学硕士学位论文亩云声吕亩币肺‘二亩二‘奋‘相关定义……算法步骤……算法实验结果及性能分析……空间面状实体聚类算法……相关研究工作……算法思路……算法步骤……算法分析，…………本章小结……，第四章基于密度的空间聚类算法……基本知识……算法基础……改进算法研究……基于层次的改进算法……，……相关定义……算法描述，…………算法正确性证明……算法分析。…………本章小结……第五章总结与展望……全文总结……本文创新点

3、……下一步研究工作……，……参考文献……致谢，…，…………作者攻读硕士期间发表论文……作者攻读硕士期间课题研究情况，…………山东大学硕士学位论文摘要空间数据挖掘是指从包含空间信息的数据库中抽取隐含的知识、空间关系或有意义的特征模式。它在理解空间数据、获取空间与非空间数据的内在关系上具有重要意义。空间聚类分析是空间数据挖掘中，，一个重要的研究方向它是按照某种相似性度量值对空间数据集中，，的数据对象进行归类和标识成簇使得同簇中的对象尽可能相似而不同簇间的对象彼此不相似。空间聚类分析既可作为独立的空间数据，，挖掘工具又可作为其它方法的预处理方法目前已经应用在

4、地理信息系统、遥感、医学图像处理、环境研究等领域，具有重要的实用价值。，在空间聚类算法研究方面目前己经有很多比较成熟的聚类算法，如算法、算法、算法、算法等。虽然其中很多算法得到成功应用，但是在某些方面仍然存在一定局限。如算法将密度概念引入聚类，能生成任意形状的聚类，但该算法在海量数据的处理、高维数据的聚类方面具有明显不。而算法采用，足网格和密度的思想解决了高维数据的聚类问题，但面临障碍约束、复杂形状等情况下的聚类存在许多问题需要解决。本文主要围绕障碍约束问题和提高算法效率方面对空间聚类算法进行研究。本文针，对空间障碍约束下的聚类问题提出了基于算法的，空

5、间障碍约束聚类算法有效的解决了二维空间障碍约束下的聚类问题。该算法通过引入障碍网格的概念和障碍物的网格化表达，使其能够处理任意形状的障碍约束聚类。在此基础上针对任意形状的实体目标对该算法进行扩展，解决了任意形状的聚类问题。此外由于基于网格的聚类算法对高维空间具有良好的拓展性，因此该算法很容易拓展到高维空间的情况。实验证明新算法针对障碍约束下及任意形状的聚类问题均能取得较好的效果。本文，还针对算法开销和内存消耗大的缺陷提出了基于层次合并的密度算法。该算法主要思想是选择数据库中无任何标，，再对含有公共点识的点进行核心点判断围绕核心点生成源簇炭砂经洲山东大学

6、硕士学位论文，。，的源簇不断合并从而得到最终结果通过上述思想该算法减少了，算法中需要查询的点的数量从而克服了算法开销和内存消耗大的缺陷。算法分析表明该算法对的改进是有效的。本文首先对空间数据挖掘技术和聚类分析的基础知识进行概述，而后对基于障碍约束的聚类算法进行研究提出了基于的障，，碍约束聚类算法并对该算法进行扩展提出针对任意形状面状实体，目标的聚类算法随后对基于密度的聚类算法进行研究重点研究了，算法并对其进行了改进最后对论文工作进行了总结并提出了下一步研究方向。关键词空间数据挖掘空间聚类障碍面状实体墓于密度的空间聚类算法一一·一一一山东大学硕士学位论文

7、，一七，，，，，，，，，，，，一一，，，一，一，一一··山东大学硕士学位论文卜，一一，一，，，，，，，，一一一一·一一一一一一一一一一一一山东大学硕士学位论文第一章绪论课题背景与意义，二十世纪九十年代以来数据挖掘技术的产生使得人们逐步摆脱“，”。，数据丰富知识贫乏的困境而随着数据库技术的不断发展面向特定应用的针对复杂类型数据的数据库不断出现，如空间数据库、，时态数据库等因此需要研究这些面对特定应用的数据库和复杂数据类型的数据挖掘技术。空间数据库是一类重要、特殊的数据库，保存，。对象是空间对象这些对象用空间数据类型和对象的空间关系来表示，空间数据带有拓朴

8、和或距离信息通常以复杂的多维空间索引结构，，、组织通过空间数据存取方法存取常常需要空间推理几何