2011土地信息技术 1 空间聚类的内涵理解1.1 定义空间聚类作为聚类分析的一个研究方向，是指将空间数据集中的对象分成由相似对象组成的类。同类中的对象间具有较高的相似度，而不同类中的对象间差异较大3。作为一种无监督的学习方法，空间聚类不需要任何先验知识。这是聚类的基本思想，因此空间聚类也是要满足这个基本思想。1.2 对空间数据聚类的要求256 可伸缩性；许多聚类算法在小于 200 个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。 发现任意形状的聚类；许多聚类算法基于欧几里得或者曼哈顿距离度量来决定聚类。基于这样的距离度量的算法趋向于发现具有相近尺度和密度的球状簇。但是，一个簇可能是任意形状的。提出能发现任意形状簇的算法是很重要的。（虽然聚类分析属于非监督学习方法，但在某些情况下一些基本的客观规律也会或多或少指示聚类分析的结果） 用于决定输入参数的领域知识最小化；许多聚类算法在聚类分析中要求用户输入一定的
