基于co-location模式的空间分类算法

在特定的空间分类任务中,对象的类别和自身属性相关较小,和近邻对象的空间特征相关较大,用传统的空间分类方法并不适用。提出一种基于co-location模式的空间分类挖掘算法。算法挖掘含不同类别特征的空间co-location模式,转化为分类规则,获得兴趣度较高的分类规则集。分类阶段先查询待分类对象的空间近邻,概化为空间特征,挑选适应的分类规则进行分类。实验结果表明这是一种高效的空间分类算法。     

空间数据挖掘方法分析

空间数据挖掘是数据挖掘与空间数据库相结合的产物．由于空间数据的复杂性特点使得空间数据挖掘比一般数据挖掘要复杂得多。本文从挖掘任务和挖掘方法的角度，重点分析了空间分类、空间聚类以及空间关联规则三种挖掘方法，指出它们的优缺点和适用的问题空间，最后指明空间数据挖掘需要在挖掘精度、算法效率、数据挖掘方法和任务的多样性以及数据挖掘的不确定性等方面进一步完善。     

基于空间分析的空间关联规则提取

空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要结果表现形式，从GIS中挖掘空间关联规则是一个理解和将GIS中的数据转化成知识很好的方法。GIS从本质上讲是一个空间数据库管理系统，现在的商业空间数据库管理系统中都不能存储空间分析的关系如空间拓扑关系、空间相邻关系等。文章提出了一种基于空间分析的空间关联规则的挖掘算法，并给出了实例、分析及讨论。     

基于空间统计分析的关联规则应用研究

1 引言在数据挖掘的研究领域,对于关联规则挖掘的研究开展得比较积极和深入。关联规则挖掘就是要找出隐藏在数据间的相互关系,它展示了数据间未知的依赖关系,根据这种关联性就可从某一数据对象的信息来推断另一数据对象的信息。文[1～6]对关联规则的挖掘作了有意义的研究。R.Agrawal等提出了Apprilri算法和挖掘多层次关联规则的Culmulate,Stratify等算法,J.S.Park等提出了 DHP算法,J.Han等提出了面向属性归纳的关联规则挖掘算法ML—T2Ll等。空间统计分析主要用于空间数据的分类和综合评价,它涉及到空间和非空间数据的处理和统计计算。空间统计分析的方法很多,包括主成分分析、层次分析、系统聚类分类、判别分析、空间自相关分析和G统计分析。本文试图用空间自相关分析和G统计分析方法挖掘数据之间的关联规则。     

一种基于云理论的空间关联规则提取算法

在空间关联规则挖掘中,如何进行定量定性转换是一个十分关键的问题,而云理论正是一种处理该问题的有效工具.文章提出了一种基于云模型的属性空间软化分方法.并且通过研究传统的关联规则挖掘方法和空间数据本身的特点,对Apriori算法进行了改进,提出了更适用于时空间数据进行挖掘的算法.最后通过实例测试,验证了改进算法的有效性.     

遥感影像数据挖掘研究进展

遥感影像数据挖掘是一个有着广阔应用前景的研究领域。由于遥感影像数据库的海量特征，遥感影像数据挖掘已成为空间数据挖掘的主流。依据遥感影像数据挖掘的方法和目的，从图像索引和检索、图像分类、图像聚类、空间关联规则挖掘、影像变化检测以及高光谱数据挖掘六个方面对遥感影像数据挖掘的国内外研究现状进行了综述。并指出了遥感影像数据挖掘和知识发现中应该着力解决和注意的几个问题。     

空间分类数据同位规则挖掘算法

针对空间分类数据的特性,提出一种空间分类数据同位规则挖掘算法．利用空间关系定义数据挖掘中事务的概念,采用多层参与索引搜索空间同位规则,从而实现了对空间分类数据的有效处理．采用文中算法对杭州地区119火灾数据进行实验,并验证了该算法的适用范围和性能．实验表明,该算法可以有效地处理经过离散化后的连续数据．     

基于序号索引的空间关联规则挖掘算法

针对空间关联规则挖掘算法的冗余计算问题,提出一种基于序号索引的空间关联规则挖掘算法。该算法适用于挖掘单层横向空间的关联规则,在自底向上和自顶向下的搜索过程中,用定序操作产生序号索引,通过序号索引在双向挖掘过程中修剪重复候选项和删除冗余计算,以提高算法效率。实验结果证明该算法比现有的算法更快速有效。     

挖掘空间关联规则的前缀树算法设计与实现

空间关联规则挖掘是在空间数据库中进行知识发现的一类重要问题．为此提出了挖掘空间关联规则的二阶段策略，通过多轮次单层布尔型关联规则挖掘，自顶向下逐步细化空间谓词的粒度，从而空间谓词的计算量大大减少．同时，设计了一种基于前缀树的单层布尔型关联规则挖掘算法(FPT-Generate)，不需要反复扫描数据库，不产生候选模式集，并在关键优化技术上取得了突破．实验表明，以FPT-Generate为挖掘引擎的空间关联规则发现系统的时间效率与空间可伸缩性远远优于以经典算法Apriori为引擎的系统。     

基于邻接图的空间分类算法的改进*

空间分类发现空间对象的分类规则。Ester提出的基于邻接图的空间分类算法很好地考虑了对象的空间特性,但没有对属性进行概化及相关分析,故得到的分类规则较不理想。提出了一个改进的空间分类算法。     

空间关联规则的双向挖掘

空间数据库中关联规则挖掘不仅需要考虑关系元组属性之间的关系——纵向关系，更需要挖掘元组之间的关系——横向关系，如相邻、相交、重叠等。本文通过分析空间数据库的存储模式，借鉴事务数据库关联规则的挖掘方法，对空间关联规则进行完整定义，并对规则的兴趣度度量进行探讨。根据挖掘的方向将空间数据挖掘归纳为纵向挖掘、横向挖掘、双向挖掘。在双向挖掘中，提出一种新算法，该算法根据挖掘任务进行约束，缩小挖掘空间，然后通过空间计算将空间关系转化为非空间关系，经过多次循环，获取非空间项集，进而挖掘出空间关联规则。据此提出空间数据双向挖掘工作流程，并通过实例进行了验证。     

用云解释空间数据挖掘的有关问题

空间数据挖掘正在兴起,该文分析了空间数据挖掘中从数据到知识、粒度和尺度等有关问题,构筑了空间数据挖掘金字塔,并利用云模型予以解释和表达。     

基于空间数据仓库的空间数据挖掘研究

分析了空间数据仓库的特点和体系结构，在空间数据仓库的基础上提出了一种空间数据挖掘的模型结构，介绍了一些常用空间数据挖掘算法，并展望了其广阔的应用前景。     

空间数据挖掘研究综述

信息化的发展使得更多的空间数据被使用，因此获取空间知识也就越来越重要和有意义，并使得空间数据挖掘成为一个很有前途的研究领域。本文系统概括了空间分类和预测、空间聚类、空间孤立点和空间关联规则4类空间数据挖掘方法及其进展，最后探讨了空间数据挖掘的未来发展方向。     

空间数据挖掘技术方法及应用

着重阐述了通用的空间数据挖掘体系结构,空间数据的关联特性,几种主要的空间数据挖掘方法。最后对一实例进行了应用分析。     

空间数据挖掘发展研究

空间数据挖掘是指对空间数据库中非显式存在的知识、空间关系或其它有意义的模式等的提取,在地理信息系统、地理市场、遥感、图像数据勘测、医学图像处理、导航、交通控制、环境研究等各种领域有着广泛的应用。该文从空间数据挖掘的定义、过程、特征和任务等方面对空间数据挖掘技术进行了研究,并介绍了一个空间数据挖掘原型—GeoMiner和未来的研究方向。     

空间数据挖掘关键问题研究

With the rapid development of remote sensing and mapping technology and the widespread application of spatial database system, the spatial data collected and stored by human expand increasingly. These very large datasets far exceed human's capabilities of comprehending and handling, so the requirement of spatial data mining to pro-vide human with valuable information becomes in stant need. In this paper, the methods of spatial data handling in spatial data mining are discussed from a database perspective, the key problems of spatial data mining and their solu-tions in current study are presented, the relations between spatial data mining and geographical information system are analyzed.     

数据挖掘的应用和发展趋势叶磊

由于数据挖掘在各行业中的广泛应用,因而该技术引起了人们的普遍关注,近年来该技术在金融、电信、零售、医疗、科研等行业领域内发挥了巨大的作用。网站的数据挖掘(Websitedatamining)即Web挖掘、生物信息或基因的数据挖掘以及空间数据挖掘成为数据挖掘领域新的研究热点。     

WinRAR使用技巧四则

WinRAR是Windows上常用的压缩解压缩工具。由于它支持包括ZIP在内的多种压缩格式．且压缩速度较快压缩率较高，故现在已成为Windows上非常流行的压缩软件。下面是笔者在使用中总结的一些经验．在这里共享出来．希望能对你使用这个软件有所帮助。