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首页> 外文会议>International Conference on Computational Science and Its Applications(ICCSA 2004) pt.2; 20040514-20040517; Assisi; IT >A Clustering Method for Large Spatial Databases
【24h】

A Clustering Method for Large Spatial Databases

机译：大型空间数据库的聚类方法

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The rapid developments in the availability and access to spatially referenced information in a variety of areas, has induced the need for better analysis techniques to understand the various phenomena. In particular spatial clustering algorithms which groups similar spatial objects into classes can be used for the identification of areas sharing common characteristics. The aim of this paper is to present a density-based algorithm for the discover of clusters in large spatial data set which is a modification of a recently proposed algorithm.This is applied to a real data set related to homogeneous agricultural environments.
机译：在各个领域中，获取和使用空间参考信息的迅速发展，引起了对更好的分析技术的理解，以了解各种现象。特别地，将相似的空间对象分组为类的空间聚类算法可以用于识别具有共同特征的区域。本文的目的是提出一种基于密度的发现大型空间数据集中聚类的算法，该算法是对最近提出的算法的改进，适用于与同质农业环境有关的真实数据集。

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