Clustering with obstacles for Geographical Data Mining

Clustering algorithms typically use the Euclidean distance. However, spatial proximity is dependent on obstacles, caused by related information in other layers of the spatial database. We present a clustering algorithm suitable for large spatial databases with obstacles. The algorithm is free of use...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing Jg. 59; H. 1; S. 21 - 34
Hauptverfasser:	Estivill-Castro, Vladimir, Lee, Ickjai
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.08.2004
Schlagworte:	association analysis clustering delaunay triangulation Geographical Data Mining large spatial databases delaunay triangulation clustering association analysis large spatial databases Geographical Data Mining
ISSN:	0924-2716, 1872-8235
Online-Zugang:	Volltext
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