期刊刊名：平頂山學院學報 卷期：37卷2期
篇名出版日期：2022年4月25日
作者：董玉霞,苏荣聪,Yuxia Dong, Rongcong Su
語言：Chinese
關鍵字：Python语言,可视化,空间数据库,智能查询,K均值聚类,Python language, visualization, spatial database, intelligent query, K-means clustering
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摘要： 针对传统的可视化空间数据库智能查询系统存在查询错误率高的问题，设计基于Python语言的可视化空间数据库智能查询系统。获取异构存储分布，通过融合度聚类分析，进行可视化空间数据库的异构样本特征分解，根据分解结果，采用模糊度检测和K均值聚类方法，对可视化空间数据库的差异性数据聚类，以聚类结果为基础，结合随机自适应调度和子空间压缩方法，实现对可视化空间数据库的智能查询。仿真实验结果表明，采用该方法进行可视化空间数据库智能查询的错误率较低，查准率较高，数据特征聚类性较强。
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