基于密度的空间聚类算法研究

• 作者: 聂跃光 陈湖 陈立潮
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 空间数据挖掘 聚类 密度聚类 GIS
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 91-94
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.08.026

摘要

基于密度的聚类算法作为数据挖掘方法中的一种主要方法,不仅可以从数据集中发现任意形状的簇,而且可以观察到一个并发的、完整的聚类结构,以及具有对噪声数据不敏感的特点.针对目前常用的几种基于密度的聚类算法及改进算法进行讨论,分析了这些密度聚类算法各自的优缺点,并且以地理信息系统为应用研究背景,提出了基于密度的聚类算法与GIS相结合,通过对多维数据属性特征的提取,扩展到多维数据的处理,在三维空间地形数据中的分析中取得了高效的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈立潮	太原科技大学计算机科学与技术学院	127	682	13.0	19.0
2	聂跃光	太原科技大学计算机科学与技术学院	5	30	3.0	5.0
3	陈湖	太原科技大学计算机科学与技术学院	1	17	1.0	1.0