針對(duì)柵格數(shù)據(jù),傳統(tǒng)聚類方法大都基于專題屬性進(jìn)行聚類,分裂了柵格對(duì)象的空間特性與專題屬性,而兼顧空間與專題屬性的現(xiàn)有空間聚類方法又存在算法復(fù)雜、參數(shù)設(shè)置多等問(wèn)題,因此本文提出了一種面向柵格的空間-屬性雙重約束聚類算法（A Raster-oriented Clustering Method with Space-Attribute Constraints,Ro CMSAC）。RoCMSAC利用柵格數(shù)據(jù)空間鄰域和空間連通特性,重新定義柵格簇的相似性度量準(zhǔn)則,通過(guò)屬性均質(zhì)簇生成,空間相鄰柵格簇合并和空間鄰近柵格簇合并3個(gè)步驟對(duì)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行空間-屬性雙重約束聚類。利用太平洋海域海表溫度柵格數(shù)據(jù)對(duì)算法的可行性以及有效性進(jìn)行驗(yàn)證,并與現(xiàn)有算法進(jìn)行對(duì)比分析。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證與對(duì)比發(fā)現(xiàn):（1）RoCMSAC方法能夠保證柵格簇空間域的鄰近性和屬性域的均質(zhì)性;（2）RoCMSAC方法可發(fā)現(xiàn)復(fù)雜形狀的柵格簇,且算法時(shí)間復(fù)雜度低,需輸入?yún)?shù)較少。 

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 Ro CMSAC方法
    2.1 基本概念
    2.2 算法設(shè)計(jì)
        2.2.1 屬性均質(zhì)簇的生成算法
        2.2.2 空間相鄰簇合并算法
        2.2.3 空間鄰近簇合并算法
3 算法實(shí)例驗(yàn)證
    3.1 試驗(yàn)區(qū)與數(shù)據(jù)
    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.3 算法驗(yàn)證及對(duì)比分析
4 結(jié)論與展望


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3718712