基于MST聚类的空间数据离群挖掘算法

来源 :地球信息科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yiyiyaya13575

【摘要】

：

空间离群是指空间邻域中属性特征值明显不同于其他对象的空间对象，空间数据离群挖掘能为人们提供很多有趣的信息，但空间数据具有复杂的拓扑关系、方位关系和度量关系等空间特征

【作者】

：

林甲祥陈崇成樊明辉郑旻琦

【机构】

：

福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室

【出处】

：

地球信息科学

【发表日期】

：

2008年5期

【关键词】

：

SOM算法聚类的离群空间离群 MST聚类 SOM algorithm cluster-based outliers spatial outliers

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目“面向地学应用的时空多尺度数据挖掘研究”（60602052）,福建省自然科学基金项目“涉及障碍物和便利体约束条件的空间聚类研究”（2006J0131）,福建省科技计划重点项目“网格环境下知识服务的语义建模技术与应用”（2005H086）,福建省高等学校新世纪优秀人才支撑计划.

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空间离群是指空间邻域中属性特征值明显不同于其他对象的空间对象，空间数据离群挖掘能为人们提供很多有趣的信息，但空间数据具有复杂的拓扑关系、方位关系和度量关系等空间特征，传统的面向事务型数据库的离群挖掘算法并不适用于空间数据库。本文提出了基于MST（Minimum Spanning Tree，最小生成树）聚类的空间数据离群挖掘算法（SOM）；有机结合了最小生成树理论与密度的方法，既体现了空间离群的局部特性，又体现了空间离群的孤立程度。该算法通过MST维护空间数据的基本空间结构特征，通过打断MST中最不一致的边

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