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提出基于R—link树的快速空间索引结构，在该结构中引入K—means算法。在K—means中采用均值一标准差确定初始聚类中心，提高了收敛速度。通过距离准则函数来优化K值，避免K值的盲目选取。与R—link相比空间开销代价有时略大，但换取了更高的性能，且数据量越多，索引结构的整体性能越好。
基于K-means算法的高性能空间索引方法
【摘 要】
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提出基于R—link树的快速空间索引结构，在该结构中引入K—means算法。在K—means中采用均值一标准差确定初始聚类中心，提高了收敛速度。通过距离准则函数来优化K值，避免K值的盲
【机 构】
：
吉林大学计算机科学与技术学院,长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
：
2008年20期
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目（60573182）
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