[发明专利]一种空间聚类挖掘PSE系统及其构建方法

说明书

技术领域

本发明涉及空间数据信息的挖掘技术，更具体地，涉及一种空间聚类挖掘 PSE系统及其构建方法。

背景技术

空间数据是研究解决人口、资源、环境、自然灾害、经济发展、军事防卫等 重大问题时必需的信息资源，同时空间数据是由与地理位置相关的海量信息构 成的，从海量数据中发现和抽取有利于决策的数据，是任何基于空间数据的信 息系统所必须解决的问题。然而，这一问题也非常复杂，成为了制约空间数据 信息系统发展的瓶颈。近年来PSE等技术理念的提出，为空间数据的挖掘开拓 了新的思路。

(1)PSE(问题解决环境)

Rice J R，Boisvert，R F(1996)，Gallopoulos Stratis，Houstis Elias， Rice Joh  (1994)提出：PSE(Problem Solving Environments)是由提供面向 目标的问题求解能力的计算资源和设施组成的计算机系统，其目的是构建一个 分析和解决特定领域内复杂问题的服务平台，该平台能够自动或半自动化地选 择求解算法和模块，用户不需要知道系统的软硬件组成就能够顺利地实现其问 题求解，并借助于丰富的图形化界面以友好的、可视化的形式把结果呈现给用 户。Watson(2002)提出了“问题解决环境”(PSE)的概念，即面向需要解决的问 题，针对每一个问题，提出解决方法并实现，从而提供解决问题的计算环境。 PSE是继DSS以及GIS之后的一种新的计算模式，是一种集成的计算系统，该系 统根据问题域的要求，能够提供完整的和便利的高水平工具箱用于解决特殊领 域的问题，是GIS的DSS属性在网络时代的发展。它被要求基于WEB环境对外 部提供的大量数据开展数据挖掘、模拟计算，最后提供决策支持。

目前，PSE虽受到国内外一些学者的关注，但应用方面仍很有限，能找到的 参考文献也并不多。国外，(Garbowet al.2001，2002，2003)开发了基于网络 的咨询系统，该系统可令用户在客户端服务器通过网络对数据进行分析；R. Dymond·V.Lohani·D.Kibler·D.Bosch(2003)构建了土地利用变 化分析问题求解环境，它给管理人员和用户提供了一个网络接口，使得用户可 以探求一些有意义的土地利用变化问题并且了解这些变化在水文、生态和经济 方面的影响。国内，刘扬(2003)构建了区域经济增长分析的PSE，该集成计算 环境既可以从Web直接访问数据库，进行数据查询分析，也可以从Web上直接 输入数据进行数据分析，从而实现了分布式的计算；陈瑞卿，周健等(2006) 设计开发了支持轴承设计的问题求解环境，系统提供了轴承类产品设计部分环 节的计算服务；徐俊刚，王军等(2007)构建了一个面向智能建筑的基于网络 的问题求解环境，用户可以不用了解具体的硬件设备和软件开发知识就可以利 用它开发分布式智能建筑应用系统，对智能建筑中的设备进行实时监控。

(2)空间聚类

聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算 法。这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法 和基于模型方法。

基于划分的方法主要有K中心的方法和K平均的方法。这两种算法都需要 用户指定簇的个数。所谓K中心方法，就是选取K个实际点作为K个簇的中心 位置，然后把其他点分别指派到这K个簇中，在指派过程中，选取离簇中心最 近的这个点作为中心点。所谓K平均方法，就是选取K个实际点作为K个簇的 中心位置，然后把其他点分别指派到这K个簇中，在指派的过程中，计算簇中 所有点的中心位置作为中心，而不是选取其中某个特定点。

层次方法包括凝聚的层次聚类方法和分裂的层次聚类方法。凝聚的层次聚 类采用自底向上策略，首先将每个样本作为一个簇，然后合并这些原子簇形成 越来越大的簇，减少簇的数目，直到所有的样本都在一个簇中，或某个终结条 件被满足。分裂的层次聚类采用自顶向下策略，首先将所有样本置于一个簇中， 然后逐渐细分为越来越小的簇，来增加簇的数目，直到每个样本自成一个簇， 或者达到某个终结条件，例如达到了某个希望的簇的数目或两个最近的簇之间 的距离超过了某个阈值。