Abstract-Data och objektkluster tekniker används i en mängd olika vetenskapliga tillämpningar såsom biologi, mönsterigenkänning, informationssystem, etc. Traditionellt har klustermetoder fokuserat på att optimera en enda mätmetod, men flera tvärvetenskapliga tillämpningar såsom robotteam utbyggnad, ad hoc-nätverk, anläggningsplats, etc., kräver samtidig undersökning av flera mätvärden under kluster. I detta dokument föreslår vi en ny metod för rumslig dataklustring baserad på begreppen mikroekonomisk teori, som samtidigt kan optimera både komprimerings- och utrustningsmålen. Algoritmen modellerar ett flerstegs, normalt formspel bestående av slumpmässigt initierade kluster som spelare som tävlar om fördelningen av dataobjekt från resursplatser. En Nash-equilibrium-baserad metodik används för att härleda lösningar som är socialt rättvisa för alla spelare. Efter varje steg uppdateras klusteren med hjälp av KMeans algoritm, och processen upprepas tills stoppkriterierna är uppfyllda. Omfattande simuleringar utfördes på flera verkliga datauppsättningar samt artificiellt syntetiserade datauppsättningar för att utvärdera algoritmens effektivitet. Experimentella resultat tyder på att den föreslagna algoritmen ger betydligt bättre resultat jämfört med de traditionella algoritmerna. Dessutom ger den föreslagna algoritmen ett högt värde av rättvisa, ett mått som indikerar kvaliteten på lösningen i form av samtidig optimering av målen. Dessutom analyseras och rapporteras känsligheten hos de olika konstruktionsparametrarna för vår algoritms prestanda.
En av de senaste metoderna, som samlar rumsliga data baserat på begreppen mikroekonomisk teori, så kallade GTKmeans, föreslogs i REF.
A Game Theoretic Approach for Simultaneous Compaction and Equipartitioning of Spatial Data Sets
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}