【摘 要】
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面对障碍物约束的聚类问题,分析了目前障碍物约束聚类算法的不足,定义了相关概念,随机选择k个样本作为聚类中心点,以距各聚类中心点的可达距离为样本划分依据,以类内平方误差
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面对障碍物约束的聚类问题,分析了目前障碍物约束聚类算法的不足,定义了相关概念,随机选择k个样本作为聚类中心点,以距各聚类中心点的可达距离为样本划分依据,以类内平方误差和(WGSS)为聚类目标函数,引入遗传算法,提出一种基于障碍物约束的遗传-中心点聚类算法.最后,通过实例进行了算法测试,并与k-中心点算法进行比较.算法测试结果表明:基于障碍物约束的遗传-中心点聚类算法是完全可行和有效的,所提算法使得聚类结果符合地理空间实际情况,解决了聚类结果对初始化敏感的问题.
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