本文所介绍的是一篇关于“一种处理障碍约束的聚类算法”，该算法由王小乐等研究人员提出，旨在解决在存在障碍约束的情况下进行空间聚类的问题。论文通过引用图论的相关知识，设计出一种分阶段的基于图的聚类算法。
算法采用了最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）聚类方法，这是图论中一种常见的算法，用于将一组点连接成一棵树形结构，并且保证连接所有点的总权重最小。在这个阶段，算法忽略空间中的障碍约束，仅仅关注如何将空间对象以最小的代价聚集在一起。
随后，算法引入障碍约束。在此阶段，利用障碍物对之前生成的最小生成树聚类结果进行分割。障碍物在这个过程中起到了边界的作用，影响空间对象的分组。这是一个将初步聚类结果细化的过程，有助于确保聚类结果在考虑障碍约束的情况下仍然有效。
算法根据障碍物分割后形成的各个类之间的障碍距离进行类的合并操作。具体来说，如果两个类别之间的障碍距离较近，它们会被合并为一个类。这里的“障碍距离”是指考虑障碍物影响下的两个类别之间的实际距离。此步骤是聚类算法最终确定类别的关键，因为即使在有障碍的情况下，依旧可以通过障碍距离来合理合并相似或接近的类别。
该聚类算法的一个显著特点是输入参数少，并且具有较低的时间复杂度。这是通过仅使用一个参数来实现的，并且能够有效地找到具有任意形状和不同密度的聚类结果。文章通过实验验证了算法的效果，表明该算法在实际应用中是有效且高效的。
此外，文档还提到了与本文相关的其他作者信息和研究方向，例如刘青宝副教授、陆昌辉讲师、陈文凯硕士研究生，他们主要的研究方向包括数据仓库、数据挖掘以及地理信息系统等。
关键词包括“聚类”、“障碍约束”、“最小生成树”和“障碍距离”，这些关键词是理解该算法核心概念的基础。通过这几个关键词可以推断，该算法特别适用于那些在实际环境中存在障碍物的聚类问题，如城市规划、交通分析或电子地图服务等，其中障碍物可以是建筑物、地形等自然或人为的障碍。
此外，文章被归类于中图分类号TP391，意味着其涉及计算机科学中的模式识别与智能系统领域。文献标志码为A，表明该文是经过同行评审的研究论文。文章编号为1001-9081(2009)02-0406-03，这显示了该论文在2009年第2期中发表。
这篇论文所提出的处理障碍约束的聚类算法，是一种创新的方法，它能够有效处理空间聚类中障碍物的影响，并通过实验验证了其有效性。该算法的提出不仅对于数据挖掘和智能决策领域的研究具有重要意义，而且在实际应用中也有着广泛的应用前景。
