摘要
从空间数据挖掘的基本概念出发,阐述了空间数据的特点及空间数据挖掘的常规方法,分析了用常规方法进行数据挖掘的不足,提出了一种求解空间数据聚类的粒子动力学演化算法——SDCPDEA。该方法有效地避免了用常规方法进行空间数据聚类时的缺陷,增强了聚类分析方法的灵活性和有效性。实验结果表明,对于空间数据的聚类分析问题,该算法具有很好的性能。
This paper analyzed the features of the spatial data,giving a brief introduction to the challenges facing many researchers in spatial data mining and the difficulties and shortages of traditional methods in clustering analysis of spatial data.And finally proposed a novel particle dynamical evolutionary algorithm for spatial data clustering(SDCPDEA).It effectively solved the two main problems in clustering analysis of spatial data and effectively enhancedthe flexibility and efficiency of the clustering analy...
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第3期860-863,共4页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(40761017)
江西省研究生创新基金资助项目(YC07A073)
关键词
空间数据
数据挖掘
聚类
spatial data
data mining(DM)
clustering