【摘 要】
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该论文对应用聚类分析方法挖掘空间知识的问题进行了讨论,将对空间数据库的聚类分析过程分成空间对象聚类和聚类结果分析两个阶段分别进行深入研究,并提出了挖掘空间知识的新
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该论文对应用聚类分析方法挖掘空间知识的问题进行了讨论,将对空间数据库的聚类分析过程分成空间对象聚类和聚类结果分析两个阶段分别进行深入研究,并提出了挖掘空间知识的新算法.在空间对象聚类阶段,该文分析比较了现有的各类聚类算法,介绍了带权DBSCAN算法,并提出密度矩形策略算法(DRP),并通过真实和人工模拟的测试数据的实验结果验证了DRP的高效性.在对聚类结果分析阶段的研究中,该文首先介绍了识别同簇空间对象共同属性特征的空间聚类属性特征分析算法.然后对空间对象呈现特定属性特征的原因进行了着重研究.根据经验常识提出三条关于空间对象影响力的假设,并在假设基础上建立空间对象影响强度分析模型,提出影响聚类属性的空间对象识别算法,尝试挖掘影响空间对象属性特征的环境因素.同时,还模拟电信行业应用的例子阐述和检验这两个算法.
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