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一种基于KD-Tree的同位模式挖掘算法研究

Co-location Pattern Mining Algorithm Study Based on KD-Tree
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摘要 空间同位模式挖掘是空间数据挖掘中一种重要的方法。空间同位模式是指在地理空间中,由于空间接近性而频繁的聚集在一起的空间特征的集合。提出了一种基于KD树的同位模式挖掘算法,算法可以分为两个基本步骤:邻域的确认和同位模式的剪枝过程。最后通过实验表明了算法的准确性与全面性。 Co-location patterns mining is an important spatial data mining method.Co-location patterns is defined geographic space,because of the space close to nature and frequent together as a collection of spatial features.KD-tree based on the same bit pattern mining algorithm,the algorithm can be divided into two basic steps: Recognized neighborhood and pruning process of co-location pattern.The experiments show the algorithm accuracy and comprehensiveness.
出处 《计算机光盘软件与应用》 2010年第8期111-113,共3页 Computer CD Software and Application
关键词 空间数据挖掘 空间同位模式 KD树 Spatial data mining Spatial co-location pattern KD-tree
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