空间数据挖掘综述
空间数据挖掘技术的发展与应用
空间数据挖掘技术的发展与应用1. 引言空间数据挖掘技术是指利用数据挖掘算法和技术手段对空间数据中的有价值信息进行提取和分析的过程。
随着科技的不断进步和数据的大规模产生，对空间数据挖掘技术的需求也在逐渐增加。
在本文中，将探讨空间数据挖掘技术的发展与应用。
2. 空间数据挖掘技术的发展2.1 空间数据挖掘的概念与原理空间数据挖掘技术是将数据挖掘技术应用到空间数据中，通过对空间数据的挖掘和分析，挖掘出数据中的潜在规律和有价值的信息。
空间数据挖掘技术的核心任务包括：分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
2.2 空间数据挖掘技术的发展历程空间数据挖掘技术的发展可以追溯到上世纪80年代。
在当时，由于计算机技术的限制和数据量的有限，空间数据挖掘技术受到了很多限制。
但随着计算机技术和数据采集技术的不断进步，空间数据挖掘技术发展迅速。
现在，各种针对空间数据挖掘的算法和模型被提出，并且得到了广泛的应用。
3. 空间数据挖掘技术的应用3.1 地理信息系统地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是空间数据挖掘技术最常见的应用之一。
利用空间数据挖掘技术，可以对地理数据进行分析和挖掘，从而提取出地理数据中的有价值信息。
这些信息可以用于城市规划、环境保护、交通管理等领域。
3.2 物流与交通管理空间数据挖掘技术也被广泛应用于物流与交通管理领域。
通过对交通数据和物流数据的挖掘，可以分析交通流量、相关道路的瓶颈问题，进而优化交通路线和物流方案，提高效率和降低成本。
3.3 智能导航系统智能导航系统是一个利用空间数据挖掘技术的应用。
通过对用户位置数据的挖掘，可以为用户提供个性化的导航服务。
智能导航系统可以根据用户的出行习惯和实时交通状况，提供最佳的导航方案，并且能够根据用户的反馈进行实时调整。
3.4 自然灾害预测与应对空间数据挖掘技术在自然灾害预测与应对方面也发挥着重要的作用。
通过对历史灾害数据的挖掘，可以分析出自然灾害的规律和趋势，提前预测自然灾害的发生概率和影响范围。
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化随着城市规模和人口的不断增长，城市管理面临着越来越多的挑战。
智慧城市已经成为了解决城市问题的一个重要手段。
智慧城市的基础是数据，而其中包括了大量的空间数据。
空间数据可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行和发展，从而更加精确地进行决策。
本文将探讨智慧城市中的空间数据挖掘与可视化。
一、什么是智慧城市智慧城市是基于信息化和智能化技术，以城市为载体，通过海量数据的收集、处理、分析和共享，实现城市的智能化、开放化和共享化。
智慧城市的建设不仅需要技术的支持，还需要政府、企业和居民的积极参与，形成整个城市共治的格局。
二、智慧城市中的空间数据空间数据是智慧城市建设过程中不可或缺的一部分。
空间数据的收集可以通过各种传感器获得，例如全球定位系统(GPS)、卫星图像、地面测量仪器等。
利用空间数据可以实现城市的三维建模、交通热力图的绘制、环境监测等，这些都是城市管理所必需的信息。
三、空间数据挖掘空间数据挖掘是指对空间数据进行分析获取信息的过程。
空间数据挖掘的目的是通过数据挖掘算法将数据转化为知识，发现数据隐藏的特点和规律。
常用的空间数据挖掘方法有聚类分析、关联分析、分类分析和时间序列分析等。
这些方法可以通过对空间数据的处理，提供对城市管理更深入的理解和更准确的数据支持。
四、空间数据可视化空间数据可视化是实现对空间数据展示的一种方法。
通过可视化可以直观地观察和理解空间数据，发现数据中隐藏的规律。
常用的空间数据可视化方法有地图展示、三维可视化和热力图等。
这些方法可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行、规划城市发展、提升城市形象等。
五、空间数据挖掘与可视化的应用空间数据挖掘与可视化的应用已经被广泛地应用于智慧城市建设。
例如通过交通热力图可以发现城市繁忙的交通拥堵情况，确定交通管制的方案；通过三维城市建模可以更好地展现城市的面貌，规划城市发展。
六、结论智慧城市建设离不开空间数据挖掘和可视化。
通过对空间数据的挖掘和可视化可以更好地理解城市的运行和发展，加强城市管理和规划。
数据挖掘算法综述
数据挖掘算法综述数据挖掘算法综述随着信息技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中提取有用的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘技术应运而生，它是一种从大量数据中自动提取模式、关系、规律等信息的技术。
数据挖掘算法是数据挖掘技术的核心，本文将对常用的数据挖掘算法进行综述。
1.分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的一种算法，它通过对已知数据进行学习，建立分类模型，然后将未知数据分类到相应的类别中。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过对数据进行分裂，构建一棵树形结构，从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立，通过计算先验概率和条件概率来进行分类。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，它通过找到一个最优的超平面来实现分类。
2.聚类算法聚类算法是一种将数据分成不同组的算法，它通过对数据进行相似性度量，将相似的数据归为一类。
常用的聚类算法包括K均值、层次聚类、DBSCAN等。
K均值算法是一种基于距离的聚类算法，它通过将数据分成K个簇，使得簇内的数据相似度最大，簇间的数据相似度最小。
层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类算法，它通过不断合并相似的簇，最终形成一棵树形结构。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过定义密度可达和密度相连的点来进行聚类。
3.关联规则算法关联规则算法是一种用于挖掘数据中项集之间关系的算法，它通过发现数据中的频繁项集，进而发现项集之间的关联规则。
常用的关联规则算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则算法，它通过不断扫描数据集，找到频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
FP-Growth 算法是一种基于FP树的关联规则算法，它通过构建FP树，发现频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
4.异常检测算法异常检测算法是一种用于发现数据中异常值的算法，它通过对数据进行分析，发现与其他数据不同的数据点。
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究一、引言随着遥感技术的逐步发展和普及，遥感数据处理成为了一个热门的研究领域，而空间数据挖掘技术作为一种新兴的数据挖掘技术，在遥感数据处理中也得到了广泛的应用。
本文旨在探讨空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用以及发展趋势。
二、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是数据挖掘技术的一种，在空间数据的处理和分析方面具有很好的应用前景。
空间数据指的是涉及地理位置信息的数据，包括遥感数据、地理信息系统数据等。
空间数据挖掘技术主要是通过对数据进行分析和挖掘来发现其中的规律和有价值的信息，从而为后续的决策提供支持和保证。
目前，空间数据挖掘技术已经被广泛应用于城市规划、环境监测、农业生产等领域。
三、遥感数据处理中的应用研究1. 遥感图像分类遥感图像分类是遥感数据处理中的一个重要环节。
在遥感图像分类中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和识别出图片中的各种地物与覆盖类型，并提供决策支持。
对于遥感图像分类中的数据特征提取过程中，空间数据挖掘技术可以帮助从多个精度尺度的空间数据中提取出具有较好分类性能的特征，从而提高分类精度。
2. 遥感影像分析随着遥感技术的不断进步，遥感影像分析也成为了遥感数据处理的一个重要环节。
在遥感影像分析中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和处理影像中的时空数据，包括温度、变化、植被等信息，从而促进对影像的进一步理解和利用。
3. 空间数据挖掘中的地理信息系统地理信息系统是一种将软件技术和地理信息相结合的信息系统。
在地理信息系统中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和挖掘出其中的地理信息，如交通路线、商业区域、人群热点等信息，为城市规划、交通设计等方面提供有效的决策数据支持。
四、空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的发展趋势随着遥感技术和空间数据挖掘技术的不断发展和进步，这两种技术也不断拓展其应用范围。
未来，我们可以预见到以下几点发展趋势：1. 多源数据融合未来，会出现更多的遥感数据源，如卫星遥感和无人机遥感等，同时，各类遥感数据种类和所提供的信息也将更加丰富。
空间数据挖掘及技术(综述)
01
水质监测
通过挖掘水质监测数据，评估水体质量 状况，为水环境治理和水资源保护提供 依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术，监测土壤质 量状况，为土地资源保护和农业可持 续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分 类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现，便于理解和 分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据，提供更直 观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数 据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能，帮助用户深入 挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中，保护用户隐私和数据安全是重要的问题，需 要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术，对城市用地进行适 宜性评价，为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和 模式识别，提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习，自动优化空间数据挖 掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务，减少重新训练模型的时间和 成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘，可以发现隐藏在空间数据中 的知识，揭示出地理现象的内在规律，为解决实 际问题提供科学依据。
数据挖掘综述
基于进化理论，并采用遗传结合、遗传 变异、以及自然选择等设计方法的优化技 术。
7 数据挖掘的主要流程（四个阶段）
系统的数据挖掘过程是一个不断循环、优化的过
程。
数据挖掘各阶段的工作量
Data Mining牵涉大量的规划与准备，专家声 称高达80%的过程花在准备数据阶段。
确定业务对象
数据准备
模式发现
数据访问 (80年代)
“在新英格兰的分 部去年三月的销售 额是多少？”
在记录级提 Oracle、Sybase、 供历史性的、 Informix、IBM、 动态数据信 Microsoft 息 在各种层次 Pilot、Comshare、 上提供回溯 Arbor、Cognos、 的、动态的 Microstrategy 数据信息
为降低决策树生成代价，人们还提出了一 种区间分类器。最近也有人研究使用神经网 络方法在数据库中进行分类和规则提取。
4.4 预测型知识（Prediction）
预测知识根据时间序列型数据，由历史的 和当前的数据去推测未来的数据，也可以 认为是以时间为关键属性的关联知识。 时间序列预测方法有经典的统计方法、神 经网络和机器学习等。
4. 数据挖掘研究的内容
目前DMKD的主要研究内容包括：
基础理论、发现算法、数据仓库、可视 化技术、定性定量互换模型、知识表示方 法、发现知识的维护和再利用、半结构化 和非结构化数据中的知识发现以及网上数 据挖掘等。
数据挖掘所发现的知识最常见的有以下 几类：
4.1 广义知识 (Generalization) 4.2 关联知识 (Association) 4.3 分类知识(Classification & Clustering) 4.4 预测型知识(Prediction) 4.5 偏差型知识(Deviation)
基于GIS的空间数据挖掘研究综述
Ｓ ＩＮ Ｅ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＩＦ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ ＣＥ Ｃ ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｏ Ｍ Ｔ Ｏ Ｎ
２０ 年 ０７
第 ２ 期 ６
基于 Ｇ Ｓ的空问数据挖掘研究综述 Ｉ
杨 霞
（ 都职 业技术 学 院国际软 件学 院教 师 四川 成都 成
６０ ０ １ ０ ０）
摘 要 ： 间数 据 挖掘 是 数据 挖 掘 的一 个 重要 分 支 ， 空 它对 于理 解 空 间数 据 ， 寻找 空 间数 据 之 间、 间 与 非 空 间数 据 之 间 内在 关 系 ， 简 洁 方 式 空 以
表 达 空 间数 据 规 律 起 着 重要 作 用 。
２２空 间 数据 模 型 ．
关 系来 表示 空 间对 象 的 能 力 。 因此 ， 年 来 数 据 挖 掘 的 研 究 己 从关 系 近 为 了 方 便地 理 实体 在 空 间 数 据 库 中 的 存储 ， 须 先 建 立 空 间 数 据 必 型 和事 务 型 数 据 库 扩 展 到空 间数 据 库 ， 研 究如 何 从 空 间数 据 库 中去 模 型 ， 空 间 数 据 特 征 的 抽 象 。 数 据 模 型分 为三 个 层 次 ： 念 数 据模 即 即 概 发 现 隐含 的知 识 。
一
金 融投 资 、 诈 检 测 、 欺 医学 、 育 等 方 面 ， 在 更 为 广泛 的 领 域 中 显 示 街 道 等 ， 这 些 区域 不 能再 被 称 为城 市 。 体 并 但 出 了诱 人 的前 景 。 空 间 数 据描 述 的 信 息 包 括 两 部分 ：一 种 是 描 述 地 理 实 体 空 间 位 空 间 数据 挖 掘 就 是 其 中 的 一 个很 有 发 展 前 景 的 应 用领 域 。 着 大 置 、 何 形 状 以 及 实 体 之 间 空 间关 系 的 空 间 属 性 信 息 ， 一 种 是 描 述 随 几 另 量 空 间 数 据从 遥 感 、 理 信 息 系 统 、 地 多媒 体 系 统 、 学 和 卫 星 图 像 等 多 地 理 实 体 其 他 属 性 的 描述 性信 息 。对 应 这 两 种 信 息 ， 入 两 个 新 的概 医 引 空 种应用中收集 出来 ， 这些数据的复杂程度和数量都远远超出人脑的分 念 ： 间 谓 词 与 非 空 间谓 词 。 析 能 力 。 间数 据 库 具有 保 存 这 些 由空 间 数 据 类 型 和对 象 之 间 的 空 间 空
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空间聚类的国内研究现状（1/2）
• 汪闽（2004，中科院地理所）等提出了一种基亍 数学形态学算子的多尺度聚类方法MSCMO。 • 主要思想：将类别个数选定为在一个最长的尺度 变化范围内固定不变的个数,换句话说,也就是此类 别个数具有最长的尺度生存期。
• 方法的基本过程是: 基亍数学形态学中开闭运算的 思想，将数据空间离散变换为图像空间，再构造 图像的尺度空间，反复进行直到图像最终全部归 幵为一类, 而最终类别个数则确定为跨越尺度最多 的个数。
1995年
1stInternational Conference on K nowledge Discovery and Data Mining, Montreal, Canada. 诞生了数据挖掘学科
1994年
6th the Canadian Conference on GIS, Ottawa, Canada. 李德仁首次提出Knowledge Discovery from GIS (KDG)
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空间数据挖掘顶尖研究小组（2/2）
• 德国慕尼黑大学 University of Munich Institute for Computer Science Database and Information Systems
Dr. Hans-Peter Kriegel
Dr. Martin Ester
• 为了支持时间维，时空数据首先要进行过滤，只 保留时间上的邻域以及相应的空间属性。 • 当两个对象的时间属性值在连续时间单元内的时 候（比如同一年中的连续几天，或者连续几年中 的同一天）满足邻域的阈值，就称这两个对象在 时间维上是邻居。
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空间聚类的国外研究现状（4/5）
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空间聚类算法的分类
• 基亍层次的聚类
– BIRCH(T. Zhang,1996) – ROCK(S. Guha,2000) – Chameleon(K. George,1999)
• 基亍密度的聚类
– DBSCAN(M. Ester,1996) – OPTICS(M. Ankerst,1999)
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EndNote自动设置文献格式
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EndNote与Word交互
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EndNote与Word交互
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EndNote与Word交互
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slide film (物理性的)
lantern slides (电子文档性的)
其他类的幻灯片
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空间数据挖掘与数据挖掘的区别
• 李德仁（2006），徐胜华（2008） 1. 挖掘的对象不同，或称数据源不同
2. 挖掘的粒度不同
3. 数据维数不同 4. 挖掘结果的不同
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空间数据挖掘的分类
• Michael May（2007）
地理数据挖掘 (Geographic Data Mining)
Jörg Sander
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目录
1
SDM概述 空间聚类综述
Eiawei Han（2001）给出的定义是： • Spatial clustering is the process of grouping a set of objects into classes or clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another, but are dissimilar to objects in other clusters. • 空间聚类规则把特征相近的空间实体数据划分到 不同的组中，使组之间的差别尽可能大，而组内 的差别尽可能小。
• Keh-Shih Chuang(2006，被引：148)等利用图像中像素 含有的空间自相关性，提出了一种包含空间信息的模 糊c-means聚类算法，幵应用亍医学图像的图像分割中 。实验证明该方法可以有效的抑制噪声和虚假点的产生。
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空间聚类的国外研究现状（3/5）
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空间聚类的国外研究现状（3/5）
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空间聚类的国内研究现状（2/2）
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目录
1
SDM概述 空间聚类综述
EndNote心得
2
3
EndNote心得
• • • • 如何将文献导入EndNote？ 如何在EndNote中进行文献管理？ 如何自动设置文献格式？ 如何与Word进行交互？
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文献导入EndNote
空间聚类的国外研究现状（1/5）
• Borah（2004，被引频次：21 ）针对DBSCAN算法需要 扫描整个数据集，因此需要消耗大量资源的缺陷，提出了 一种DBSCAN算法的改进算法IDBSCAN（Samplingbased DBSCAN）。
• 在DBSCAN算法中，假设Q为某核心对象P的邻域，若Q 的邻域被P中的其他对象的邻域覆盖，则对Q的邻域的查 询操作便可省略。事实上，在核心对象周围的很多对象都 可以被忽略，因此可抽样一些有代表性的对象来描绘出核 心对象的邻域，这些对象被称为种子（seed）。
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空间数据挖掘顶尖研究小组（1/2）
• 美国明尼苏达大学 University of Minnesota Spatial Database and Spatial Data Mining Research Group
Prof. Shashi Shekhar
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空间数据挖掘顶尖研究小组
1989年
1st International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI, DETROIT, MICHIGAN. 首次出现KDD概念，标志着数据挖掘技术的诞生
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空间数据挖掘的概念
• 数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、 模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信 息和知识的过程。 • 空间数据挖掘是在空间数据库或空间数据仓库的 基础上，综合利用多门学科的理论技术，从海量 空间数据中挖掘事先未知潜在有用最终可理解的 可信新知识，揭示蕴含在空间数据中的客观世界 的本质规律内在联系和发展趋势，实现知识的自 动获取，提供技术决策与经营决策的依据。
空间聚类的国外研究现状（5/5）
• Stefanakis(2008)在DBSCAN算法的基础上提出了一种能 够在移动中识别障碍的算法DBSCAN-MO，可以较好 解决对象属性随时间变化的情况 • 基亍二维平面S的点集P，以及移动障碍集MO
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空间聚类的国外研究现状（5/5）
1. 动态生成簇。簇的形状依赖亍障碍物在时空中的 变化 2. 由亍移动障碍的存在，ε 领域必须随时间的变化 而变化。ε 领域不再是标准的球形，领域也不一 定是用直线描绘出。
空间数据挖掘 其他空间数据挖掘
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空间数据挖掘的分类
• 王树良（2009） 1. 确定集合方法
① ② ③ ④ ⑤ 概率论 证据理论和空间统计学 空间关联规则归纳 空间聚类 空间分析
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空间数据挖掘的分类
2. 扩展集合方法
① 模糊集 ② 云模型 ③ 粗集
3. 其他方法
① 人工智能 ② 可视化 ③ 决策树
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空间聚类的国内研究现状（2/2）
• 李光强（2008，中南大学）针对传统空间聚类算 法没有同时考虑空间位置关系和非空间属性的不 足，引入直接可达和相连概念 ,提出了一种基于双 重距离的空间聚类方法(Dual Distance Based Spatial Clustering ,DDBSC)。
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空间聚类算法的分类
• 基亍划分的聚类
– K-means(Lloyd,1957；J.MacQueen,1967) – K-medoids • PAM(Kaufman,1990) • CLARA(Kaufman,1990) • CLARANS(R. T. Ng,1994)
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空间数据挖掘进展综述
指导老师：吉根林教授
汇报人： 徐寅 汇报时间：2011年3月3日
目录
1
SDM概述 空间聚类综述
EndNote心得
2
3
空间数据挖掘的发展
李德仁将KDG进一步发展为空间 数据挖掘和知识发现 (Spatial Data Mining and Knowledge Discovery)
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文献导入EndNote
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文献导入EndNote
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文献导入EndNote
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文献导入EndNote
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文献导入EndNote
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文献导入EndNote
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EndNote文献管理
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EndNote自动设置文献格式
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空间聚类的国外研究现状（1/5）
• 为得到种子对象，提出了MBO（Marked Boundary Objects）的概念，通过MBO来选择最近的对象作为种子 。经过试验证实，IDBSCAN算法通过抽样技术减少了I/O 损失和内存的消耗，幵且聚类的质量也没有降低。
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空间聚类的国外研究现状（2/5）
空间聚类算法的分类
• 基亍网格的聚类
– STING(W. Wang,1997) – WaveCluster(G. Sheikholeslami,1998)
• 基亍模型的聚类