限制条件下的空间聚类分析——改进的K-中心点聚类算法

针对空间聚类过程中存在障碍实体的问题,提出了改进的K-中心点空间聚类算法,提高了算法的执行效率,解决了限制条件下空间聚类问题,使得聚类结果更具实用性。

一类最优组合批处理码

Ishai等人首先提出了批处理码的概念,Peterson等人从纯组合的观点定义了(n,N,k,m)-组合批处理码:即是一个n元集和它的m个子集组成的集合系统,对于整数尼,满足任意k个元素都能从每个子集中至多读取1个元素(可以一般化为t个元素)来取得,此时m个子集中元素的总数为N.对给定的参数n,k,m,确定N的最小值N(n,k,m)是该问题研究的中心内容,它不仅具有理论意义,而且有着重要的使用价值.到目前为止,除了一些极特殊的参数以外,当k≥5,m+3≤n<(m k-2)时,N(n,k,m)的值还没有被确定.本文给出了N(m+3,5,m)=m+11(m≥7),N(9,5,6)=18,N(m+3,6,m)=m+13(m≥8),N(10,6,7)=21.得到的结果部分解决了:Peterson等人提出的未解决问题.