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第1章 绪论1

1.1 空间聚类分析的产生1

1.2 空间聚类分析的研究概况与基本问题2

1.2.1 空间聚类分析的研究概况2

1.2.2 空间聚类分析的定义4

1.2.3 空间聚类分析的基本框架6

1.2.4 空间聚类算法分类8

1.3 本书研究的主要内容8

1.4 本章小结10

参考文献10

第2章 空间数据清理与聚类趋势分析14

2.1 引言14

2.2 空间数据的基本特征与性质14

2.2.1 空间数据的基本特征14

2.2.2 空间数据的基本性质15

2.3 空间数据清理16

2.4 空间聚类趋势分析17

2.4.1 二维空间点集聚类趋势分析17

2.4.2 顾及专题属性的聚类趋势分析21

2.5 本章小结23

参考文献23

第3章 空间相似性度量25

3.1 引言25

3.2 空间距离度量25

3.2.1 空间点实体间距离度量25

3.2.2 扩展空间实体的距离表达28

3.3 空间实体间专题属性相似性度量35

3.3.1 距离测度35

3.3.2 相似性测度36

3.3.3 匹配测度37

3.4 本章小结38

参考文献39

第4章 现有空间聚类算法分析40

4.1 引言40

4.2 空间聚类分析的基本要求40

4.2.1 空间数据的复杂性对聚类算法的要求40

4.2.2 用户对空间聚类算法的要求42

4.2.3 空间数据多尺度特性对空间聚类算法的要求42

4.3 空间聚类算法分析43

4.3.1 基于划分的算法43

4.3.2 基于层次的算法50

4.3.3 基于密度的算法57

4.3.4 基于图论的算法62

4.3.5 基于模型的算法65

4.3.6 基于格网的算法67

4.3.7 混合的算法69

4.4 空间聚类算法性能分析70

4.5 本章小结71

参考文献71

第5章 空间点实体聚类算法75

5.1 引言75

5.2 基于局部分布的空间聚类算法75

5.2.1 问题描述与研究策略75

5.2.2 算法描述76

5.2.3 实验分析与比较79

5.3 适应局部密度变化的空间聚类算法81

5.3.1 问题描述与研究策略81

5.3.2 算法描述82

5.3.3 实验分析与比较85

5.4 基于场论的空间聚类算法88

5.4.1 问题描述与研究策略88

5.4.2 算法描述88

5.4.3 实验分析与比较92

5.5 基于Delaunay三角网的自适应空间聚类算法94

5.5.1 问题描述与研究策略94

5.5.2 算法描述94

5.5.3 实验分析与比较100

5.6 顾及空间障碍的自适应空间聚类算法107

5.6.1 问题描述与研究策略107

5.6.2 算法描述108

5.6.3 实验分析及比较109

5.7 基于场论的层次空间聚类算法112

5.7.1 问题描述与研究策略112

5.7.2 算法描述113

5.7.3 实验分析及比较114

5.8 基于双重距离的空间聚类算法116

5.8.1 问题描述与研究策略116

5.8.2 算法描述116

5.8.3 实验分析与比较119

5.9 基于图论与密度的混合空间聚类算法121

5.9.1 问题描述与研究策略121

5.9.2 算法描述122

5.9.3 实验分析与比较126

5.10 本章小结133

参考文献134

第6章 建筑物与动态轨迹空间聚类方法137

6.1 引言137

6.2 建筑物空间聚类分析137

6.2.1 建筑物层次约束空间聚类策略138

6.2.2 基于旋转卡壳距离的建筑物空间聚类算法140

6.2.3 集成集合相似性度量的建筑物空间聚类算法143

6.3 动态轨迹空间聚类分析148

6.3.1 动态轨迹空间聚类分析研究回顾148

6.3.2 基于分割-分组框架的动态轨迹聚类分析算法149

6.4 本章小结152

参考文献152

第7章 空间聚类有效性评价154

7.1 引言154

7.2 空间聚类有效性评价方法154

7.2.1 外部评价法155

7.2.2 内部评价法155

7.2.3 相对评价法156

7.3 基于力学思想的空间聚类有效性评价方法162

7.3.1 SCV指数163

7.3.2 算法描述164

7.3.3 实验分析及比较164

7.4 本章小结168

参考文献168

第8章 总结与展望171

8.1 本书总结171

8.2 研究展望172

附录 空间聚类分析软件EasyCluster173