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基于K-means聚类距离准则的R树结点分配算法研究 被引量：3

Research on R-Tree node assignment algorithm based on minimum of K-Means clustering distance
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摘要 对于空间数据库,R树索引是非常有效的空间索引。本文针对R树的结点分配算法存在的不足,提出了一种新的结点分配算法—基于K-means聚类距离最小的R树结点分配算法。研究结果表明,新的分配算法比原始的算法,产生的虚结点的最小约束矩形具有更少的空白区域,较明显地提高了空间查询的效率。 R-Tree index is efficient spatial index to spatial database.This paper proposed a new method of R-Tree assignment ―R-Tree node assignment algorithm based on minimum K-means clustering distance to improve shortage of R-Tree assignment.The results of the experiment show that the new method can reduce data blank region for MBR of virtual node,and improves the search efficiency obviously than original algorithm.
作者 王锡钢 任伟 李青元 朱翊 孙立坚
机构地区 鞍山科技大学 中国测绘科学院
出处 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2006年第5期117-118,116,共3页 Science of Surveying and Mapping
基金 国家"十五"重大科技专项课题"中国电子政务空间辅助决策示范工程"(2002BA105A-01)
关键词 空间索引 空间查询 R树 最小K-Means距离 spatial index spatial search R-Tree minimum K-means clustering distance
分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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引证文献3

二级引证文献6

测绘科学
2006年 第5期

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