空间离散点方向聚类算法：应用与露天煤矿实例

本文主要探讨了空间离散点方向聚类的研究，针对传统聚类方法如划分方法、层次方法等存在的局限性，即聚类相似度仅由点与点之间的距离决定，忽略了空间数据中方向变化的重要性。在实际空间数据分布中，数据间的方向变化往往揭示出不同的类簇结构，尤其是在3S技术广泛应用的背景下，大量空间数据的增长使得深入挖掘其中的知识和模式变得至关重要。 空间数据挖掘技术，尤其是聚类规则，对于特征提取和理解空间数据中的内在结构具有关键作用。空间聚类的目标是将数据对象分为具有相似特性的簇，同时确保簇内对象的相似度高，而簇间对象的差异显著。作者指出，现有的聚类方法如K-Means（PAM）、DBSCAN（CURE）等经典算法在处理空间离散点时可能无法充分捕捉方向信息。 论文提出了将空间离散点的方向转换为它们所在三角面的方向，并在此基础上设计了一种新的方向聚类算法。这种方法考虑了方向的变化阈值，使得算法能够更准确地识别在特定方向上的相似性。通过构建等间距的金字塔形实验数据，作者展示了空间离散点方向聚类算法的有效性，它成功地对实验数据进行了聚类。 此外，论文还应用了这一算法到内蒙古某露天煤矿的实际测量点数据上，取得了良好的聚类效果。这证明了该方向聚类算法在实际空间数据分析中的实用性和价值，特别是在地理信息系统（GIS）和遥感（RS）等领域，能帮助发现和理解数据中的潜在模式和结构。 本文的研究对于改进空间数据聚类方法、提高数据挖掘的精度和效率具有重要意义，推动了非监督学习在空间数据分析中的进一步发展，为实际问题如土地利用分析、城市规划等提供了有力的工具和技术支持。