一种基于局部分布的空间聚类算法

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一种基于局部分布的空间聚类算法

刘启亮, 李光强, 邓敏

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刘启亮, 李光强, 邓敏. 一种基于局部分布的空间聚类算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(3): 373-377.

引用本文:

刘启亮, 李光强, 邓敏. 一种基于局部分布的空间聚类算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(3): 373-377.

LIU Qiliang, LI Guangqiang, DENG Min. A Local Distribution Based Spatial Clustering Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(3): 373-377.

Citation:

LIU Qiliang, LI Guangqiang, DENG Min. A Local Distribution Based Spatial Clustering Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(3): 373-377.

一种基于局部分布的空间聚类算法

¹中南大学测绘与国土信息工程系,长沙市麓山南路932号,410083

基金项目: 国家863计划资助项目(2009AA12Z206,2008AA12Z106)；江苏省资源环境信息工程重点实验室开放研究基金资助项目(20080101)；地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目(200805)

作者简介:
刘启亮,硕士生。主要从事时空聚类与时空异常探测等方面的研究。

中图分类号: P208

A Local Distribution Based Spatial Clustering Algorithm

¹Department of Surveying and Geo-informatics,Central South University,932 South Lushan Road,Changsha 410083,China

Funds: 国家863计划资助项目(2009AA12Z206,2008AA12Z106)；江苏省资源环境信息工程重点实验室开放研究基金资助项目(20080101)；地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目(200805)

摘要: 设计了一种度量邻近域内空间实体局部分布的新指标——中值角度,在此基础上,提出了一种基于空间实体局部分布的空间聚类算法。该方法递归搜索空间实体集中所有局部分布度量值相近且非离群的点,并将其聚为一类。通过模拟数据和实际数据进行实验发现,所提出的算法比DBSCAN算法的聚类结果更合理,具有很好的抗噪性,能发现任意形状的聚类。
- 空间聚类 /
- 局部分布 /
- 邻域 /
- DBSCAN算法
Abstract: All existing spatial clustering methods only utilize the spatial distances and the numbers of entities in the spatial nearest neighborhood to find the spatial clusters in the spatial database,without taking the spatial local distribution characters into account.Hence,the clustered results are unreasonable in many cases.To overcome such limitations,we propose a new spatial clustering algorithm based upon the local distribution among the entities in certain spatial neighborhood,where median angle for each entity is employed to measure its property of local distribution.In the process of spatial clustering,a series of recursive search were implemented for all the entities so that those entities with its median angle being very similar are clustered.Two tests were implemented to demonstrate that the proposed method is more prominent than DBSCAN,and can be used to find the clusters with arbitrary shapes.
- spatial cluster /
- local distribution /
- neighborhood /
- DBSCAN algorithm

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[2]	崔晓杰, 王家耀, 巩现勇, 赵耀. 利用模糊密度聚类和双向缓冲区自动识别热点区 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(1): 84-91. doi: 10.13203/j.whugis20180358
[3]	程绵绵, 孙群, 李少梅, 徐立. 顾及密度对比的多层次聚类点群选取方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(8): 1131-1137. doi: 10.13203/j.whugis20180043
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[8]	许俊奎, 武芳, 刘文甫, 金朋飞. 利用邻域相似性的居民地要素增量更新质量评估 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(4): 476-480. doi: 10.13203/j.whugis20120117
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一种基于局部分布的空间聚类算法

¹中南大学测绘与国土信息工程系,长沙市麓山南路932号,410083

基金项目: 国家863计划资助项目(2009AA12Z206,2008AA12Z106)；江苏省资源环境信息工程重点实验室开放研究基金资助项目(20080101)；地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目(200805)

作者简介:
刘启亮,硕士生。主要从事时空聚类与时空异常探测等方面的研究。

收稿日期: 2009-01-06
修回日期: 2013-07-09
刊出日期: 2010-03-05

中图分类号: P208

关键词:

摘要: 设计了一种度量邻近域内空间实体局部分布的新指标——中值角度,在此基础上,提出了一种基于空间实体局部分布的空间聚类算法。该方法递归搜索空间实体集中所有局部分布度量值相近且非离群的点,并将其聚为一类。通过模拟数据和实际数据进行实验发现,所提出的算法比DBSCAN算法的聚类结果更合理,具有很好的抗噪性,能发现任意形状的聚类。

English Abstract

刘启亮, 李光强, 邓敏. 一种基于局部分布的空间聚类算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(3): 373-377.

引用本文:

刘启亮, 李光强, 邓敏. 一种基于局部分布的空间聚类算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(3): 373-377.

LIU Qiliang, LI Guangqiang, DENG Min. A Local Distribution Based Spatial Clustering Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(3): 373-377.

Citation:

LIU Qiliang, LI Guangqiang, DENG Min. A Local Distribution Based Spatial Clustering Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(3): 373-377.

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