动态确定K值聚类算法的R-树空间索引构建

摘要：

目前采用的R-树空间聚类技术使用指定k值的聚类算法,初始聚类中心随机或指定选取.这样聚类的结果受初始k值影响,且易受离群空间数据的干扰.为解决上述问题,根据空间数据分布的特点,提出了动态确定k值的空间聚类算法(dynamical k-value spatial clustering algorithm,DKSC).该算法通过聚类划分空间数据,把同一子空间的数据组织在同一个子树下,从根节点到叶子节点逐层构建R-树,形成高效的R-树空间索引.分别用真实和模拟的空间数据集进行了实验,结果表明该算法优化了构建的R-树空间索引,且具有更高效的查找效率.

关键词：空间数据、R-树、空间索引、聚类算法

所属期刊栏目：10

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61572345;the National Science and Technology Support Program of China under Grant No.2015BAH37F01

在线出版日期：2016-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：173-181