高波
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 供职机构：福州大学数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于GML矢量图层分割的空间数据分布式协同处理的研究被引量：8
- 2009年
- 在对传统集中式的GIS的弊端的研究之上,提出了一种基于地理标识语言(GML)矢量图层分割的空间数据分布式协同处理方式。以GML对空间数据进行建模,利用GML基于XML的特点,对GML文档进行解析,并设计了对GML中空间数据进行分割的算法。同时设计相应的分布式空间数据库和空间元数据库。分布式数据库采用按地域分片的策略,用空间元数据库来协助对空间数据的存储管理和查找定位,设计了全局协同模块处理空间数据的发布和查询处理,用来协同对不同地区的空间数据的存放和获取,并用数据加锁的方式来处理多用户并发。
- 高波郭朝珍丁善镜
- 关键词：地理标识语言空间数据分布式
- 基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法
- 2021年
- 随着数据维度的增加,传统聚类算法会出现聚类性能差的现象.SubKMeans是一种功能强大的子空间聚类算法,旨在为K-Means类算法搜索出一个最佳子空间,降低高维度影响,但是该算法需要用户事先指定聚类数目K值,而在实际使用中有时无法给出准确的K值.针对这一问题,引入成对约束,将成对约束与轮廓系数进行结合,提出了一种基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法.改进后的轮廓系数能够更加准确的评价聚类性能,从而实现K值确定,实验结果证明该方法的有效性.
- 高波何振峰
- 关键词：子空间聚类聚类数
