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《哈尔滨工程大学》 2008年
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面向空间数据复杂性特征的聚类分析方法研究

杨悦  
【摘要】: 随着数据获取技术的快速发展,数据呈现出多样化、海量化的发展趋势。针对空间信息的空间数据被大量收集,成为探索空间领域知识的根本途径和重要依据,迫切需要面向空间数据的空间数据挖掘技术来发现其中隐含的有用知识。作为空间数据挖掘的重要分支,空间聚类以其较强的实用性和高效性,成为相关领域的研究热点。 本文在深入研究空间数据挖掘、空间聚类知识和现有方法的基础上,面向空间数据体现出的复杂性特征中的海量特征、高维特征、带障碍约束特征以及多尺度特征,研究高效的空间数据聚类分析方法。 针对空间数据的海量特征,运用善于进行大规模数据聚类分析的经典K-Means算法进行聚类分析,对于其存在的k值预设及初始聚类中心随机选取导致算法准确率、效率不高的问题,利用空间数据的特点,提出一种基于最优划分的K-Means初始聚类中心选取方法,提高了海量空间数据的条件下K-Means算法进行聚类分析的运算效率和算法准确率; 针对空间数据的高维特征,提出一种高效的基于模糊扩展的高维空间数据子空间聚类算法,该算法基于模糊集对确定聚类边界起决定作用的稀疏单元网格进行模糊扩展,考虑相邻网格内样本点的相关性,改善了高维数据子空间聚类不平滑、边界不明确、易产生无意义过度聚类的问题,高效进行高维空间数据的聚类分析; 针对空间数据多障碍约束的特征,提出一种基于网格的带障碍约束空间数据分级聚类算法,算法继承了基于网格聚类算法的优点,能够处理任意形状的障碍物并产生任意形状的簇,同时,算法采用分级策略对考察数据集进行障碍条件下聚类分析,降低了计算样本点间障碍距离产生的算法时空复杂度,提高了障碍约束条件下空间数据聚类分析的效率; 针对空间数据的多尺度特征,提出一种基于等密度线的空间数据多尺度聚类分析方法,该多尺度空间聚类算法借鉴等高线思想,利用考察样本集等密度线的天然尺度性进行尺度条件下的空间数据聚类分析。 本论文面向空间数据的海量特征、高维特征、带障碍约束特征以及多尺度特征分别进行了空间聚类分析方法的研究,并通过仿真实验分别证明了方法的可行性、有效性和高效性。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP311.13

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 余冬梅;;基于K-Means聚类的R-树空间索引方法研究与分析[J];科技导报;2012年11期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 牛继强;面向土地用途分区的空间数据挖掘[D];武汉大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 景晓军,李剑锋,张苏慧,杨义先;图像智能化的目标检测技术(Ⅲ)——优化聚类与特征提取[J];北京邮电大学学报;2003年S1期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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3 陈楚湘;沈建京;陈冰;尚长兴;王运成;;运用粗糙集理论和Apriori算法建立中医症候诊断标准[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
4 季晓林;石慧;刘海砚;;地理实体多态特征及适用模型研究[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年
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8 秦昆;孔令桥;许凯;;智能空间信息处理课程体系研究[A];2009`中国地理信息产业论坛暨第二届教育论坛就业洽谈会论文集[C];2009年
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10 刘扬;曹惠玲;梁大敏;;关联规则挖掘在航空发动机QAR数据中的应用[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张泽宝;空间数据库的索引技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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5 吴学雁;金融时间序列模式挖掘方法的研究[D];华南理工大学;2010年
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7 章冲;网络环境下煤矿三维建模及可视化关键技术研究[D];解放军信息工程大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 汤雪;时间序列线性表示方法及其相似性度量算法研究[D];山东科技大学;2010年
2 梁大圣;空间数据仓库的设计与构建[D];山东农业大学;2010年
3 盖小刚;沂蒙山区土地覆被与土壤侵蚀动态特征[D];山东农业大学;2010年
4 解保忠;计算机在矽肺病早期诊断及预测中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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6 徐洪伟;数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 赵晓燕;基于多索引的高维时间序列子序列检索研究[D];大连理工大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 王宝祥;基于改进聚类的Hilbert R树空间索引算法研究[D];河南大学;2011年
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 宋爱琪;GML时空聚类挖掘研究[D];江西理工大学;2011年
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3 陈容;GIS在矿区土地利用总体规划编制中的运用[D];电子科技大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵艳厂,谢帆,宋俊德;一种新的聚类算法:等密度线算法[J];北京邮电大学学报;2002年02期
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【相似文献】
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2 焦利民;刘耀林;任周桥;;基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析[J];武汉大学学报(信息科学版);2008年02期
3 吴光强;谭汉松;吴小飞;;空间数据索引技术探究[J];科技广场;2009年09期
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7 滕明贵,王儒敬,马献章;基于最小拟合误差平方和准则的空间聚类[J];小型微型计算机系统;2005年07期
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4 邓羽;;广义多维云模型在空间聚类中的应用[A];地理学与生态文明建设——中国地理学会2008年学术年会论文摘要集[C];2008年
5 刘启亮;邓敏;彭东亮;徐震;;基于场论的空间聚类有效性评价方法研究[A];2009`中国地理信息产业论坛暨第二届教育论坛就业洽谈会论文集[C];2009年
6 钱慧芳;李鹏飞;朱虹;张宏伟;邓颖娜;;基于聚类的纺织品彩色印花图案分割[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
7 申伟;赵明华;唐宽金;;基于县域尺度的山东省农民收入差异研究[A];2008中国可持续发展论坛论文集(2)[C];2008年
8 韩敏;范剑超;;基于半监督改进模糊C均值算法的遥感聚类研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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10 张春月;李晓奇;;基于SPSS的模糊聚类分析[A];第七届中国不确定系统年会论文集[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 中国国土资源经济研究院 强真;新时期区域国土规划核心思路初步设计[N];中国国土资源报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨悦;面向空间数据复杂性特征的聚类分析方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
2 李永森;SDMKD及智能空间决策支持系统研究[D];合肥工业大学;2006年
3 胡彩平;基于空间自相关的空间数据挖掘若干关键技术的研究[D];南京航空航天大学;2007年
4 王亚琴;道路交通流数据挖掘研究[D];复旦大学;2007年
5 张雪萍;基于群集智能的带约束条件空间聚类分析研究[D];解放军信息工程大学;2007年
6 李新运;城市空间数据挖掘方法与应用研究[D];山东科技大学;2004年
7 吴仲乐;数字脑—计算解剖学方法及GPU技术应用的研究[D];东南大学;2005年
8 张亚萍;大型三维网格模型多分辨率构建与绘制[D];浙江大学;2010年
9 樊明辉;空间数据挖掘及其可视化系统若干关键技术研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2006年
10 曹付元;面向分类数据的聚类算法研究[D];山西大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 关庆;增强的软子空间聚类技术的研究[D];江南大学;2011年
2 刘启亮;自适应空间聚类方法研究[D];中南大学;2011年
3 李旭东;基于空间聚类的无线网络场景识别技术[D];北京邮电大学;2012年
4 李宇泊;K均值算法初始聚类中心选取相关问题研究[D];兰州交通大学;2012年
5 于子娟;基于模糊C均值聚类的彩色图像分割方法研究[D];中南大学;2009年
6 王博;GIS系统中基于网格密度的空间聚类算法的研究与应用[D];大连理工大学;2005年
7 王赛芳;基于路径的划分聚类算法研究[D];西安理工大学;2010年
8 束传伶;基于空间聚类的数据挖掘技术在公共设施选址中的应用研究[D];合肥工业大学;2010年
9 李想;CT图像的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
10 宁绍芬;基于FCM聚类的算法改进[D];中国海洋大学;2007年
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