[发明专利]一种云环境下的空间数据划分方法

摘要

本发明公开了一种云环境下的空间数据划分方法，属于计算机网络技术领域。本发明首先利用Hilbert曲线编码方法将空间数据对象进行平均划分，然后在此基础上利用改进的k-均值聚类算法将空间相邻的数据对象尽可能地划分在同一类中。本发明综合了现有均值法和k均值聚类算法各自的优点，很好满足了空间数据划分的准则，能均衡的将地理空间数据分配给map-reduce进行处理建立R树，从而提高地理空间数据索引效率，且本发明方法计算复杂度低，算法实时性好。

主权项

1.一种云环境下的空间数据划分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将空间数据库中的各空间数据对象用其最小外接矩形的中心点坐标表示；步骤2、利用Hilbert曲线编码方法将空间数据库中的空间数据对象映射为一维有序数组，并依序将一维有序数组中的元素平均划分为k个类，k为所述云环境中存储节点的数量；步骤3、计算一维有序数组中每个元素与k个类中心的欧氏距离，对于任意一个元素，如其与当前所属类的中心的距离非最小，且当前所属类中的元素个数大于一预设的阈值，则将该元素划入距离最近的类中心所在类中；所述阈值小于或等于，n为所述一维有序数组中的元素个数；步骤4、更新k个类中心；步骤5、重复执行步骤4、步骤5，直到满足预设的迭代停止条件；步骤6、按照最终的划分结果对空间数据对象进行划分。