【摘 要】
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空间聚类是空间数据挖掘中的一个重要研究领域,对于应用于大型空间数据库中的聚类算法一般有以下要求:最少的输入参数个数,能够发现任意形状的聚类,在大型数据库上效率好.从
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空间聚类是空间数据挖掘中的一个重要研究领域,对于应用于大型空间数据库中的聚类算法一般有以下要求:最少的输入参数个数,能够发现任意形状的聚类,在大型数据库上效率好.从现有研究文献来看,已有的经典聚类算法不能解决以上问题的组合.该文中,首先,我们提出一种基于最近邻居距离分布的空间聚类算法—NNDDB算法.其次,为了发现空间聚类的内涵知识,我们引入面向属性的归纳技术,对聚类中的非空间属性作进一步的归纳,以发现空间聚类的非空间特征.我们把扩展后的算法称为SDNNDDB算法,该算法能够发现更多有用的内涵知识.最后,分析表明,与划分聚类算法CLARANS相比,NNDDB能动态地决定聚类数目且能发现任意形状的聚类;与密度聚类算法DBSCAN相比,NNDDB算法无输入参数;在效率方面,NNDDB算法对于大型数据库是有效的.
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