基于粒子群優(yōu)化的空間數據聚類算法研究.pdf

1、隨著信息技術的飛速發(fā)展，現實世界中的大量空間數據被存儲在空間數據庫中，為了找出空間數據庫中數據間的相互關系及其規(guī)律，提出了空間挖掘技術?？臻g聚類是空間數據挖掘的重要方法之一，它以較強的實用性和高效性正成為空間數據挖掘領域的研究熱點。
　　 本文首先對數據挖掘和空間數據挖掘的概念作了介紹，并分析了它們之間的相同點和不同點，著重介紹了空間數據挖掘方法中的空間聚類概念?？臻g聚類跟傳統(tǒng)的聚類方法并不完全相同，它針對的是具有自己特殊性質的

2、空間數據庫。本文詳細介紹了空間聚類的分析過程和要求，以及評判空間聚類質量的方法；同時也對目前幾種常用的空間聚類方法進行了介紹、分析和比較，為下一步的研究工作奠定了理論基礎。
　　 由于空間數據具有海量的特征，本文對聚類中的經典算法k均值算法進行了分析，k均值算法雖然在針對大規(guī)模數據時有執(zhí)行速度快的特點，但是對初始聚類中心比較敏感，容易陷入局部最優(yōu)解，直接影響聚類效果?？臻g數據挖掘同傳統(tǒng)數據挖掘一樣也是一門綜合了多門學科領域的方法