一种改进R-Link的空间数据检索算法

提出一种基于R-Link树的快速空间索引结构,并在该结构中引入K-Means算法.在K-Means算法中采用均值标准差确定初始聚类中心,提高了收敛速度,并通过距离准则函数优化K值,避免了K值的盲目选取.与R-Link相比空间开销代价稍大,但性能更高,且数据量越多,此结构的整体性能越好.

改进K-means的空间聚类算法

提出了基于K-means的四叉树与R-link树的混合结构树,提高了R-link树的查询性能,在K-means中采用均值—标准差确定初始聚类中心,提高了收敛速度,通过距离准则函数来优化K值,避免K值的盲目选取。与R-link相比空间开销代价有时略大,但换取了更高的性能,且数据量越多,此种结构的整体性能越好,适合于海量数据。