ISSN: 2319-7293
Vijaya Sagvekar, Vidya Sagvekar y Kalpana Deorukhkar
La minería de datos espaciales es el descubrimiento de relaciones y características interesantes que pueden existir implícitamente en las bases de datos espaciales. Para ello, este trabajo tiene tres contribuciones principales. Primero, un nuevo método de agrupamiento llamado CLARANS, cuyo objetivo es identificar estructuras espaciales que pueden estar presentes en los datos. Los resultados experimentales indican que, en comparación con los métodos de agrupamiento existentes, CLARANS es muy eficiente y eficaz. En segundo lugar, investigue cómo CLARANS puede manejar no solo objetos de puntos, sino también objetos de polígonos de manera eficiente. Uno de los métodos considerados, llamado aproximación IR, es muy eficiente para agrupar objetos poligonales convexos y no convexos. En tercer lugar, sobre la base de CLARANS, desarrolle dos algoritmos de minería de datos espaciales que tengan como objetivo descubrir las relaciones entre los atributos espaciales y no espaciales. Ambos algoritmos pueden descubrir conocimientos que son difíciles de encontrar con los algoritmos de minería de datos espaciales existentes.