基于聚类的空间数据可视化方法

• 作者: 张洋 王辰
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 空间数据 空间聚类 Delaunay三角网的自适应空间聚类算法 空间数据可视化
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 典型应用
• 页码范围: 2981-2983,2988
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.131
• 字数: 4622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.10.2981

摘要

首先介绍了目前空间数据可视化技术的研究内容和基本方法,对基于实体和基于区域两类常用方法进行了分析和总结.在此基础上提出了一种基于聚类的空间数据可视化方法,其基本思想是利用以Delaunay三角网的自适应空间聚类算法(ASCDT)为代表的空间聚类算法进行聚类分析,并获得结果描述参数,结合基本方法和参数特征设计专门用于聚类结果表达的可视化对象,进而实现空间数据的图上投影.最后对该类方法有待进一步探讨和改进的内容进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张洋	国防科学技术大学信息系统与管理学院	5	18	3.0	4.0
2	王辰	国防科学技术大学信息系统与管理学院	3	17	3.0	3.0