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空间数据聚类分析算法研究及实现

刘生鑫  
【摘要】:随着信息技术和地理信息系统的不断发展,地理信息系统在许多行业中得到了广泛的应用。由于数据获取技术及手段的多样化,人们积累了大量与空间位置相关的空间数据。为了从空间数据库中获取知识和信息,人们迫切地需要一种强有力的数据分析工具来实现上述功能。因此,在这种背景下,空间数据挖掘越来越受到人们的关注。 空间聚类分析是空间数据挖掘的一个重要的研究方向。它不仅可以发现并提取隐藏在数据中的聚类规则,而且可以与其他的数据挖掘方法结合在一起使用,从而更有效地发现更深层次的知识。 首先,本文对数据挖掘和聚类分析的概念、功能和处理过程等进行了概述,并对涉及到空间数据的空间数据挖掘和空间聚类分析进行了简单的讨论。其次,对当前已经存在的多种聚类分析方法进行了介绍,不仅包括传统的典型的空间聚类分析算法,而且还包括近年来取得了一些新的成果的新发展的聚类分析算法。 接着,本文对系统聚类法进行了详细地讨论。首先,阐述了系统聚类法的概念以及基本思想。其次,介绍了使用系统聚类法的进行聚类分析的具体过程。再次,讨论了系统聚类法中的几种常用的典型的分析方法。最后,结合一个实例分析了系统聚类法的应用。 然后,本文从众多的聚类分析算法中挑选了几种典型的聚类分析算法,例如,K-means算法、K-medoids算法和DBSCAN算法,系统地对其进行了研究。首先对每个算法进行了说明,解释了实现算法的具体步骤,然后通过编程的方式对算法进行了具体的实现,最后对算法进行了分析总结,包括对算法的性能、计算复杂度以及优缺点等进行了细致的分析和比较。 最后,本文对空间数据聚类分析算法的研究进行了总结与展望。除了对已完成的工作进行总结之外,还对对不足之处和需要改进的地方进行了展望,提出了后期的研究方向和目标,从而能够更好地对空间数据聚类分析的算法进行学习和研究。


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