基于趋势函数的空间数据聚类方法
来源：计算机工程与应用杂志2017年第6期北京时间：
作者：李建勋1，申静静1，李维乾2，王婉琳1
单位：1.西安理工大学 经济与管理学院，西安 710054；2.西安工程大学 计算机科学学院，西安 710048
摘要：针对空间数据聚类不重视属性数据利用的问题，在探讨空间属性数据趋向性的基础上，构建刻画属性值随空间位置变化的趋势函数，形成了借鉴于变异函数的二阶模型，并据此建立一个集成空间距离和属性差异的相似度函数，探讨了满足平稳假设和角度容限处理方案，形成了一个以趋势函数为核心的聚类模型K-Trend。实验表明：该算法聚类结果质量高，不受样本影响，且耗时适中，进一步提高了空间数据聚类的实用性。
关键词：趋势函数,空间数据,聚类
