空間鄰近的點(diǎn)目標(biāo)聚類實(shí)現(xiàn)方法
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標(biāo)簽：聚類(14184)
空間聚類是空間數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的主要研究方向之一，但點(diǎn)目標(biāo)空間分布密度的不均勻、分布形狀的多樣化，以及“多橋”鏈接問題的存在，使得基于距離和密度的聚類算法不能高效且有效地識(shí)別聚集性高的點(diǎn)目標(biāo)。提出了基于空間鄰近的點(diǎn)目標(biāo)聚類方法，通過Voronoi建模識(shí)別點(diǎn)目標(biāo)間的空間鄰近關(guān)系，并以Voronoi勢力范圍來定義相似度準(zhǔn)則，最終構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)以實(shí)現(xiàn)點(diǎn)目標(biāo)的聚集模式識(shí)別。實(shí)驗(yàn)將所提算法與K-means、具有噪聲的基于密度的聚類（ DBSCAN）算法進(jìn)行比較分析，結(jié)果表明算法能夠發(fā)現(xiàn)密度不均且任意形狀分布的點(diǎn)目標(biāo)集群，同時(shí)準(zhǔn)確劃分“橋”鏈接的簇，適用于空間點(diǎn)目標(biāo)異質(zhì)分布下的聚集模式識(shí)別。
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