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提出一种基于R-Link树的快速空间索引结构，并在该结构中引入K-Means算法。在K-Means算法中采用均值标准差确定初始聚类中心，提高了收敛速度，并通过距离准则函数优化K值，避免了K值的盲目选取。与R-Link相比空间开销代价稍大，但性能更高，且数据量越多，此结构的整体性能越好。
一种改进R-Link的空间数据检索算法
【摘 要】
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提出一种基于R-Link树的快速空间索引结构，并在该结构中引入K-Means算法。在K-Means算法中采用均值标准差确定初始聚类中心，提高了收敛速度，并通过距离准则函数优化K值，避免了K值
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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吉林大学学报：理学版
【发表日期】
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2008年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：60573182）、教育部博士点基金（批准号：20060183042）和吉林省科技发展计划项目基金（批准号：20060527,20040531）.
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