基于拓撲關(guān)系的GML空間線對象離群檢測算法研究.pdf

1、離群檢測是數(shù)據(jù)挖掘研究的一個重要內(nèi)容,其目的是消除噪音或發(fā)現(xiàn)潛在的、有意義的知識?？臻g離群檢測是指根據(jù)空間對象的屬性和空間關(guān)系的不同,檢測出與大多數(shù)對象有明顯區(qū)別的離群對象。但是,現(xiàn)有的空間離群檢測算法大多是針對點對象,沒有涉及到線、面對象,而且很少研究空間對象在拓撲關(guān)系上的相異性。為此,本文對基于拓撲關(guān)系的GML空間線對象離群檢測算法進行了深入的研究,取得的成果如下:
　　 (1)提出了兩種基于相交關(guān)系的GML空間線對象離群檢

2、測算法——算法DOL_IR1與算法DOL_IR2。這兩種算法定義了線對象基于相交關(guān)系的相異度,算法DOL_IR1將相異度作為兩個線對象之間距離,利用DBSCAN算法檢測離群的線對象；算法DOL_IR2以基于相交關(guān)系的相異度為準則對線對象進行聚類,根據(jù)每個簇的離群因子檢測該簇是否離群。實驗結(jié)果表明,算法DOL_IR1與DOL_IR2都能有效地檢測出離群的線對象,而算法DOL_IR2的執(zhí)行效率要高于算法DOL_IR1的效率。
　　

3、(2)提出了兩種基于相鄰關(guān)系的GML空間線對象離群檢測算法即算法DOL_AR1與算法DOL_AR2。兩種算法都首先對線對象相鄰關(guān)系的計算方法進行了分析,給出了線對象基于相鄰關(guān)系的相異度的定義,算法DOL_AR1將基于相鄰關(guān)系的相異度作為兩個線對象之間的距離,利用DBSCAN算法檢測出離群的線對象；算法DOL_AR2根據(jù)相異度對線對象進行聚類,再根據(jù)聚類形成的簇的離群因子來決定該簇是否離群。實驗結(jié)果表明,這兩種算法都能檢測出離群的線對象,

4、且算法DOL_AR2具有較高的效率。
　　 (3)提出了兩種基于相交和相鄰關(guān)系的GML空間線對象離群檢測算法DOL_IA_R1與DOL_IA_R2。算法DOL_IA_R1與DOL_IA_R2綜合考慮了線對象的相交關(guān)系和相鄰關(guān)系,定義了線對象基于相交和相鄰關(guān)系的相異度。兩種算法分別用DBSCAN算法與一次性聚類算法檢測離群的線對象。實驗結(jié)果表明,這兩種算法都能夠檢測出基于相交和相鄰關(guān)系離群的線對象,算法DOL_IA_R2具有較高的