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一种处理障碍约束的基于密度的空间聚类算法
被引量：
6
1
作者
杨杨
孙志伟
赵政
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第7期1688-1691,共4页
在现有的基于障碍约束的空间聚类算法COD_CLARANS、DBCLuC、AUTOCLUST+和DBRS+的基础上,提出了一种新的基于密度的空间聚类算法——基于障碍距离的密度聚类算法(DBCOD)。该算法在DBCLuC算法的基础上,采用障碍距离代替欧几里得距离作为...
在现有的基于障碍约束的空间聚类算法COD_CLARANS、DBCLuC、AUTOCLUST+和DBRS+的基础上,提出了一种新的基于密度的空间聚类算法——基于障碍距离的密度聚类算法(DBCOD)。该算法在DBCLuC算法的基础上,采用障碍距离代替欧几里得距离作为相异度的度量标准,并在预处理过程中用障碍多边形合并化简方法来提高障碍物的处理效率。仿真实验结果表明,DBCOD算法不仅具有密度聚类算法的优点,而且聚类结果比传统基于障碍约束的密度聚类算法更合理、更加符合实际情况。
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关键词
基于密度的空间聚类
障碍
距离
障碍多边形合并化简
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职称材料
题名
一种处理障碍约束的基于密度的空间聚类算法
被引量：
6
1
作者
杨杨
孙志伟
赵政
机构
天津大学计算机科学与技术学院
天津科技大学计算机科学与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第7期1688-1691,共4页
文摘
在现有的基于障碍约束的空间聚类算法COD_CLARANS、DBCLuC、AUTOCLUST+和DBRS+的基础上,提出了一种新的基于密度的空间聚类算法——基于障碍距离的密度聚类算法(DBCOD)。该算法在DBCLuC算法的基础上,采用障碍距离代替欧几里得距离作为相异度的度量标准,并在预处理过程中用障碍多边形合并化简方法来提高障碍物的处理效率。仿真实验结果表明,DBCOD算法不仅具有密度聚类算法的优点,而且聚类结果比传统基于障碍约束的密度聚类算法更合理、更加符合实际情况。
关键词
基于密度的空间聚类
障碍
距离
障碍多边形合并化简
Keywords
density-based spatial clustering
obstructed distance
polygon combination and reduction
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种处理障碍约束的基于密度的空间聚类算法
杨杨
孙志伟
赵政
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007
6
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