RkNN 在空间数据挖掘和知识发现问题中的研究
作为空间科学的重要分支之一,地理信息系统在很多应用中都需要求给定物体的RkNN ,而现有的RkNN 算法一般都存在以下的不足:不支持3D 空间;对k 的值有限制;不支持数据库的动态更新;或者不能得到精确的结果而只能得到近似结果.相对于RkNN 而言,kNN 算法已经相当成熟,但遗憾的是在通常情况下,kNN 与RkNN 没有任何关系.但是我们发现在一定的条件下,我们可以把RkNN 求解问题转化为kNN 求解问题.基于此,本文提出了一个3D 空间的支持数据更新且适合任意k 值的RkNN 算法.
kNN RkNN算法 空间数据挖掘 知识发现 SDMKD GIS
单世海
山东大学,计算机科学与技术学院,山东,济,南,250061
国内会议
武汉
中文
2006-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）