Abstract
Existing Clustering Methods for spatial data mining process only Point objects, not spatial objects with polygonometry such as lines and areas. It is because that distance computation between objects with polygonometry for clustering is more complex than distance computation between point objects. To solve this problem, we design a clustering method based on regular grid cell structures. In details, it reduces cost and time for distance computation using cell relationships in grid cell structures.
공간 데이터 마이닝을 위한 기존의 클러스터링 기법들은 점 객체만을 대상으로 한다. 즉, 선이나 면 같은 다양한 공간 객체들을 지원하지 못한다. 이것은 클러스터링 과정에서 객체들 간의 거리 계산에 있어서, 점 객체는 용이하지만 선과 면인 경우에는 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 균등 격자를 이용한 클러스터링 기법을 설계한다. 세부적으로 이 기법에서는 다각형 객체들 간의 거리 계산을 균등 격자를 이용하여 단순화시킴으로서 거리 계산에 따른 시간과 비용을 줄일 수 있다.
