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1. 基于空间邻近的点目标聚类方法

余莉, 甘淑, 袁希平, 李佳田

计算机应用 2016, 36 (5): 1267-1272. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1267

摘要（318）

PDF （946KB）（415）

空间聚类是空间数据挖掘和知识发现领域的主要研究方向之一,但点目标空间分布密度的不均匀、分布形状的多样化,以及"多桥"链接问题的存在,使得基于距离和密度的聚类算法不能高效且有效地识别聚集性高的点目标。提出了基于空间邻近的点目标聚类方法,通过Voronoi建模识别点目标间的空间邻近关系,并以Voronoi势力范围来定义相似度准则,最终构建树结构以实现点目标的聚集模式识别。实验将所提算法与 K-means、具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)算法进行比较分析,结果表明算法能够发现密度不均且任意形状分布的点目标集群,同时准确划分"桥"链接的簇,适用于空间点目标异质分布下的聚集模式识别。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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2. 二维空间聚类的树ART2模型

余莉李佳田李佳段平王华

计算机应用 2011, 31 (05): 1328-1330. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01328

摘要（1493）

PDF （470KB）（826）

ART2网络是一种著名的聚类方法,已实际应用于诸多领域,其作用于二维空间数据,不仅存在模式漂移和向量幅度信息缺失的问题,而且难以适应不规则形态分布的空间数据的聚类。提出了一种树ART2网络模型(TART2),通过长期记忆(LTM)模式的调整和向量幅度信息的学习,使ART2网络保持了带空间距离约束的旧模式记忆;引入树结构优化,降低了警戒参数设置的主观要求,减少了模式交混现象的发生。对比实验结果表明,TART2网络更适用于带状分布的空间数据聚类,具有较高的可塑性和自适应性。