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J4 ›› 2008, Vol. 30 ›› Issue (12): 131-133.

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基于道路网络的约束聚类

刘文婷 王志坚 冯钧   

  • 出版日期:2008-12-01 发布日期:2010-05-19

  • Online:2008-12-01 Published:2010-05-19

摘要:

聚类法是最重要的空间数据分析方法之一。在大多数真实的应用中,对受限于网络空间的数据访问和分析更有意义(如道路网络上对象的分析)。目前已有一些道路网络聚类 方法,但都是基于理想的抽象空间,没有考虑现实存在的约束条件(如交通限制信息),因此不能直接应用到现实环境中。本文提出了带约束条件的道路网络模型,扩展了已有的聚类算法。算法的实验结果表明,算法对真实的道路网络中的对象聚类是高效的。

关键词: 聚类 约束条件 道路网络

Abstract:

Clustering is one of the most important analysis tasks in spatial databases. However, in many real applications, it is more meaningful to work on clus   tering objects in a constrained spatial network (e. g. road network). The existing methods do not consider the constrained condition (6 g. traffic in  nformation), which is based on an ideal and abstract network. It is therefore difficult to apply them to a real road network. This paper proposes a mod del of clustering objects in a road network with constrained conditions and improves the existing algorithms The experimental results show that the mode  l achieves a high efficiency.

Key words: clustering, constraint eondition, road network