2023 г., Том 28, № 5, с.114-131

Рассмотрена проблема применения сеточных алгоритмов кластеризации к данным высокой размерности, возникающая из-за экспоненциальной зависимости объема сеточной структуры от размерности пространства признаков. Представлен обзор сеточных алгоритмов кластеризации. Предложена новая структура данных для хранения многомерной сеточной структуры, позволяющая сократить требуемый объем памяти с помощью перехода к хранению только непустых ячеек. Для сравнения были реализованы еще два подхода на основе использования хеш-таблиц. Выполнены экспериментальные исследования по сеточной кластеризации мультиспектральных спутниковых изображений с использованием реализованных структур. Проведено сравнение времени вычислений и объемов занимаемой оперативной памяти. Установлено, что рассматриваемые сеточные структуры позволяют проводить обработку данных высокой размерности (от 5 до 10) с адекватными затратами памяти. Предложенная структура данных показала себя лучше других.