一种基于重排检验的时空聚类方法

摘要：

融合时空邻近与专题属性相似的时空聚类是挖掘地理现象时空演化规律的重要手段.现有方法需要的聚类参数许多难以获取,影响了聚类方法的可操作性与聚类结果的可靠性.提出一种基于重排检验的时空聚类方法.首先,通过重排检验发现时空数据集中的均质子区域;进而,采用均方误差准则合并均质子区域内的时空实体生成时空簇,并通过簇内重排检验自动识别聚类合并的终止条件;最后,借助时空拓扑关系在保证结果精度的前提下发展一种快速重排检验的方法,提高了聚类方法的运行效率.通过实验和比较发现,该方法一方面可以发现不同形状、大小的时空簇,聚类质量优于经典的ST-DBSCAN方法;另一方面聚类过程中人为设置参数的主观性显著降低,提高了聚类方法的可操作性.

关键词：时空数据挖掘、分布模式、时空聚类、随机重排、聚类显著性、时空簇

所属期刊栏目：42

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金41471385,41171351,41601410;资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金;中南大学中央高校基本科研业务费专项资金2016zzts084. The National Natural Science Foundation of China,Nos.41471385,41171351,41601410;State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System Foundation;Fundamental Research Funds for the Central Universities of Central South University,No.2016zzts084

在线出版日期：2017-05-23（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：503-511