粒子群K-Medoids带障碍约束空间聚类分析研究

摘要

空间聚类分析是空间数据挖掘研究领域中的一个重要研究课题.传统聚类算法忽略了真实世界中许多约束条件的存在,而约束条件的存在会影响聚类结果的合理性.本文在分析粒子群优化算法和划分算法的基础上,研究一种基于粒子群和划分相结合的带障碍约束空间聚类分析方法,设计了一个粒子群K-Medoids带障碍约束空间聚类分析算法.对比实验表明,该方法不仅兼顾了局部收敛和全局收敛性能,又充分考虑到了现实障碍物对聚类结果的影响,使得聚类结果更具实际意义.与遗传K-Medoids带障碍约束空间聚类分析相比,该方法具有更好的可伸缩性,且所需输入的参数相对较少,更适合于对聚类速度要求较高的动态约束条件场合.