本文選題：時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘 + 分布模式��； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：融合時(shí)空鄰近與專題屬性相似的時(shí)空聚類是挖掘地理現(xiàn)象時(shí)空演化規(guī)律的重要手段�，F(xiàn)有方法需要的聚類參數(shù)許多難以獲取,影響了聚類方法的可操作性與聚類結(jié)果的可靠性。提出一種基于重排檢驗(yàn)的時(shí)空聚類方法。首先,通過重排檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)時(shí)空數(shù)據(jù)集中的均質(zhì)子區(qū)域;進(jìn)而,采用均方誤差準(zhǔn)則合并均質(zhì)子區(qū)域內(nèi)的時(shí)空實(shí)體生成時(shí)空簇,并通過簇內(nèi)重排檢驗(yàn)自動(dòng)識別聚類合并的終止條件;最后,借助時(shí)空拓?fù)潢P(guān)系在保證結(jié)果精度的前提下發(fā)展一種快速重排檢驗(yàn)的方法,提高了聚類方法的運(yùn)行效率。通過實(shí)驗(yàn)和比較發(fā)現(xiàn),該方法一方面可以發(fā)現(xiàn)不同形狀、大小的時(shí)空簇,聚類質(zhì)量優(yōu)于經(jīng)典的ST-DBSCAN方法;另一方面聚類過程中人為設(shè)置參數(shù)的主觀性顯著降低,提高了聚類方法的可操作性。
[Abstract]:Spatiotemporal clustering, which is similar to thematic attributes, is an important means to excavate the temporal and spatial evolution laws of geographical phenomena. Many of the clustering parameters needed by the existing methods are difficult to obtain, which affects the maneuverability of the clustering methods and the reliability of the clustering results. A spatiotemporal clustering method based on rearrangement test is proposed. Firstly, the average proton region in the spatio-temporal data set is found by rearrangement test, and then the spatio-temporal cluster is generated by combining the space-time entities in the mean square error criterion, and the termination conditions of clustering merging are automatically identified by intra-cluster rearrangement test. Finally, with the help of spatio-temporal topological relationship, a fast rearrangement test method is developed to improve the running efficiency of the clustering method on the premise of ensuring the accuracy of the results. Through experiments and comparisons, it is found that on the one hand, the clustering quality of this method is superior to that of the classical ST-DBSCAN method, and on the other hand, the subjectivity of the artificial setting parameters is significantly reduced in the clustering process, and the clustering quality is better than that of the classical ST-DBSCAN method. The maneuverability of clustering method is improved.
【作者單位】： 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院;日本電氣中國研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41471385,41171351,41601410) 資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金 中南大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2016zzts084)~~
【分類號】：P208

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本文編號：2101836