论文研究 基于趋势函数的空间数据聚类方法.pdf

针对空间数据聚类不重视属性数据利用的问题,在探讨空间属性数据趋向性的基础上,构建刻画属性值随空间位置变化的趋势函数,形成了借鉴于变异函数的二阶模型,并据此建立一个集成空间距离和属性差异的相似度函数,探讨了满足平稳假设和角度容限处理方案,形成了一个以趋势函数为核心的聚类模型K-Trend。实验表明:该算法聚类结果质量高,不受样本影响,且耗时适中,进一步提高了空间数据聚类的实用性。