CAJ | 학술논문

空间离群是指空间邻域中属性特征值明显不同于其他对象的空间对象,空间数据离群挖掘能为人们提供很多有趣的信息,但空间数据具有复杂的拓扑关系、方位关系和度量关系等空间特征,传统的面向事务型数据库的离群挖掘算法并不适用于空间数据库.本文提出了基于MST(Minimum Spanning Tree,最小生成树)聚类的空间数据离群挖掘算法(SOM);有机结合了最小生成树理论与密度的方法,既体现了空间离群的局部特性,又体现了空间离群的孤立程度.该算法通过MST维护空间数据的基本空间结构特征,通过打断MST中最不一致的边形成MST聚类,不仅具有密度的聚类方法能够聚集非球状簇和分布不均的数据集的特点,而且聚类结果不依赖于用户参数的选择,因此,离群挖掘结果更合理.最后,通过实例数据,验证了该算法的有效性,它适用于大规模空间数据集的离群挖掘.
공간리군시지공간린역중속성특정치명현불동우기타대상적공간대상,공간수거리군알굴능위인문제공흔다유취적신식,단공간수거구유복잡적탁복관계、방위관계화도량관계등공간특정,전통적면향사무형수거고적리군알굴산법병불괄용우공간수거고.본문제출료기우MST(Minimum Spanning Tree,최소생성수)취류적공간수거리군알굴산법(SOM);유궤결합료최소생성수이론여밀도적방법,기체현료공간리군적국부특성,우체현료공간리군적고립정도.해산법통과MST유호공간수거적기본공간결구특정,통과타단MST중최불일치적변형성MST취류,불부구유밀도적취류방법능구취집비구상족화분포불균적수거집적특점,이차취류결과불의뢰우용호삼수적선택,인차,리군알굴결과경합리.최후,통과실례수거,험증료해산법적유효성,타괄용우대규모공간수거집적리군알굴.