【摘 要】
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针对常规K-means算法通常采用理想的欧氏空间距离作为评判点集之间空间相似度的唯一指标,未考虑边界对点集之间的阻碍作用,提出了一种附加边界约束的K-means空间点聚类算法。
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针对常规K-means算法通常采用理想的欧氏空间距离作为评判点集之间空间相似度的唯一指标,未考虑边界对点集之间的阻碍作用,提出了一种附加边界约束的K-means空间点聚类算法。该算法综合了K-means与线段在多边形内部的判定算法,使得空间点数据在边界存在的前提下,进一步利用点与各聚类中心的最短欧氏距离来表达点集之间的空间邻近性。基于3个数据集的实验结果表明:该算法对于多边形凸处区域的孤立点群与常规K-means算法结果一致,但凹处的点会受到边界的阻碍作用,不会归并为同类,而且聚类后各簇中心必位于边界内部
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