K-Trend算法：一种考虑趋势函数的空间数据聚类方法

"本文主要研究了一种基于趋势函数的空间数据聚类方法，旨在解决传统聚类方法对属性数据利用不足的问题。通过对空间属性数据的趋势性进行探讨，构建了新的聚类模型K-Trend，该模型结合了空间距离和属性差异，同时考虑了数据的平稳性和角度容限处理，提高了聚类的准确性和实用性。实验结果证明了K-Trend算法的优越性，它不受样本影响，聚类质量高，且计算时间适中，适用于多种应用场景，如遥感影像处理、自然资源分配等。" 在空间数据的研究中，空间数据聚类是关键的一环，它能够揭示数据中的模式和结构，帮助决策者做出更明智的选择。传统的空间数据聚类方法如K-Means、K-Medoids等，虽然广泛应用，但它们往往侧重于空间距离而忽视了属性数据的重要性。为了克服这一局限，本论文提出了一种新的聚类方法——K-Trend，它基于趋势函数来考虑属性值随空间位置的变化。 首先，研究中探讨了空间属性数据的趋势性，这是理解数据分布和变化的关键。通过构建趋势函数，可以量化属性值随空间位置的变化规律，从而更好地理解数据的内在联系。趋势函数的引入，使得聚类不仅基于空间邻近性，还考虑了属性值的动态变化。 其次，K-Trend模型采用了二阶模型，类似于变异函数，来衡量空间距离和属性差异的综合相似度。这种方法考虑了数据的平稳性，确保了聚类的稳定性和可靠性。同时，为了处理数据的局部特性，模型还引入了角度容限处理，允许一定程度的角度偏离，以适应复杂的空间分布。 实验部分，K-Trend算法在各种场景下表现出色，其聚类结果的质量超过了传统的聚类方法，而且算法的运行时间适中，不会因样本数量增加而显著增加计算负担。这表明K-Trend算法在实际应用中具有很高的实用价值，特别是在大规模空间数据处理中。 K-Trend聚类模型是对现有空间数据聚类方法的重要补充，它通过趋势函数的引入增强了对属性数据的利用，提高了聚类的准确性和效率。这一研究对于推动空间数据挖掘技术的发展，以及在环境科学、地理信息系统、城市规划等多个领域的应用具有积极的意义。