DBCLASD算法-空间数据挖掘

DBCLASD算法 一种大型空间数据库基于距离分布的聚类算法，叫做DBCLASD（Distribution Based Clustering of Large Spatial Databases），它是DBSCAN 的扩展。假定聚类中的项目是均匀分布的，算法尝试确定满足最近邻居距离的分布。只要最近的邻居距离满足均一分布的假设，那么这个元素就被加入聚类。 算法8-7 DBCLASD算法 输入：要被聚类的空间实体D；输出：聚类集合K。 （1） K←0；//初始化，没有聚类 （2） c←Ф；//初始化候选集合为空 （3） FOR each point p in D DO BEGIN （4） IF p is not in a cluster THEN BEGIN （5） 创建一个新的聚类C，并把p加入C； （6） 把p临近的点加入C； （7） END （8） FOR each point q in C DO BEGIN （9） 把C中没有处理过的点q的邻居点加入C； （10） K←K∪{C} （11）END.