【摘 要】
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作为空间数据挖掘技术中的一种,带有噪声的空间聚类应用算法（DBSCAN算法）是基于密度的聚类算法,其可以从空间数据库中发现任意形状的聚类。本文研究了基于密度的空间聚类算法优
【基金项目】
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国家星火计划项目（2015GA600002）
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作为空间数据挖掘技术中的一种,带有噪声的空间聚类应用算法（DBSCAN算法）是基于密度的聚类算法,其可以从空间数据库中发现任意形状的聚类。本文研究了基于密度的空间聚类算法优化原理及实现过程,分析了原始DBSCAN算法存在的问题,通过避免公共领域对象的重复查询,减少对核心对象邻域查询的计算,优化后算法的时间效率提高了33.73%。将优化后的DBSCAN算法应用于村镇网格化管理,可对网格化管理系统中的数据记录进行有效挖掘,为村镇管理工作提供信息和辅助决策。
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