一种改进的空间聚类算法
An Improved Spatial Clustering Algorithm作者机构：南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016
出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)
年 卷 期：2007年第20卷第3期
页 面：371-376页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(No.60673127) 江苏省自然科学基金(No.BK2001045)
摘 要：空间聚类是空间数据挖掘中一个非常重要的方法.本文在分析 DBSCAN 算法不足的基础上,提出一种改进的空间聚类算法(AISCA).为了能够有效处理大规模空间数据库,算法采用一种新的抽样技术.另外,通过引入匹配邻域的概念,使得算法在聚类时不仅考虑空间属性也考虑非空间属性.二维空间数据测试结果表明算法是可行、有效的.
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