空间数据挖掘理论（空间数据挖掘理论在区域水资源和水环境领域的应用）

宏图远见空间分析数据挖掘及方法有哪些?

空间分析基础。空间实体间存在着多种空间关系，包括拓扑、顺序、距离、方位等关系。通过空间关系查询和定位空间实体是地理信息系统不同于一般数据库系统的功能之一。如查询满足下列条件的城市：在京九线的东部， 距离京九线不超过200公里，城市人口大于100万并且居民人均年收入超过1万。

新店拓展选址：使用MarketVision进行空间分析，可以在基础调研数据收集的基础上，对大量数据按照某种或者多种模型进行综合分析，进 而高效科学客观的选址，降低错误决策及错误决策带来的损 失。

如何进行空间数据挖掘

1、采用决策树方法进行空间数据挖掘的基本步骤如下：首先利用训练空间实体集生成测试函数；其次根据不同取值建立决策树的分支，并在每个分支子集中重复建立下层结点和分支，形成决策树；然后对决策树进行剪枝处理，把决策树转化为据以对新实体进行分类的规则。 粗集理论。

2、归纳学习方法，如C0决策树、面向属性归纳等，通过概括和综合数据挖掘一般规则和模式。 空间关联规则挖掘，如Apriori算法，探寻空间对象之间的关联关系。 聚类分析，如K-means和R-树聚类，用于发现数据的分布规律和模式。 神经网络和决策树方法，分别用于非线性动态系统和分类决策规则的生成。

3、首先，数据准备是基础，它涉及到数据的整理和清洗，确保数据的质量和一致性。接着，数据选择是关键，即挑选出与挖掘目标相关的部分，以提高效率。数据预处理阶段，对数据进行标准化、处理缺失值和异常值，使其适于后续分析。数据缩减或变换则是对数据进行简化或转换，以便于使用特定的挖掘算法进行处理。

空间数据挖掘关于空间数据挖掘

空间数据挖掘是一种强大的工具，它专注于从存储在空间数据库中的大量信息中揭示隐藏的洞察和空间关联。这项技术通过一系列精心设计的步骤来实现这一目标，包括：首先，数据准备是基础，它涉及到数据的整理和清洗，确保数据的质量和一致性。接着，数据选择是关键，即挑选出与挖掘目标相关的部分，以提高效率。

空间关联规则挖掘，如Apriori算法，探寻空间对象之间的关联关系。 聚类分析，如K-means和R-树聚类，用于发现数据的分布规律和模式。 神经网络和决策树方法，分别用于非线性动态系统和分类决策规则的生成。 粗集理论和模糊集合论处理不确定和不完整信息，适用于属性不确定的空间数据挖掘。

在城市空间分布数据挖掘部分，通过案例研究探讨了土地适宜性评价、功能区划分、土地利用优化、空间场相关指数计算等主题。城市空间动态数据挖掘章节探讨了动态预测、模拟方法，以及基于CA和空间自回归的城市空间变化预测。空间与时序关联规则挖掘部分则介绍了粗糙集方法的应用和空间关联规则、时序关联规则的挖掘。

采用决策树方法进行空间数据挖掘的基本步骤如下：首先利用训练空间实体集生成测试函数；其次根据不同取值建立决策树的分支，并在每个分支子集中重复建立下层结点和分支，形成决策树；然后对决策树进行剪枝处理，把决策树转化为据以对新实体进行分类的规则。 粗集理论。

空间数据挖掘视角目录

最后，第6章总结思考和未来展望，提出空间数据挖掘视角在决策中的重要作用。

在《可拓学丛书》的序言中，作者首先介绍了数据挖掘的基本概念，即通过大量数据挖掘潜在的有用信息和知识。接着，对可拓学进行了概述，这是一种研究事物在多维空间中变化和扩展的理论，特别在处理不确定性和模糊性方面有独特优势。

空间数据挖掘视角下的图书信息，由作者王树良倾力呈现，该书籍于2008年10月1日由测绘出版社首次出版，作为第一版问世。全书共147页，语言简洁明了，专为简体中文读者打造。其开本设计为16开，便于阅读和携带，书号为9787503018800，便于读者在书店或在线平台上轻松查找。

什么是空间数据挖掘

1、空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。

2、而空间数据挖掘呢，是空间分析中的一种。它是指将空间数据仓库中的原始数据转化为更为简洁的信息，发现隐含的、有潜在用途的空间或非空间模型和普遍特征的过程。

3、空间数据挖掘（Spatial Data Mining，简称SDM），或者称为从空间数据库中发现知识，是为了解决空间数据海量特性而扩展的一个新的数据挖掘的研究分支，是指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间或非空间的模式和普遍特征的过程[2]。

4、数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

5、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

6、原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。

空间数据挖掘常用的空间数据挖掘方法

空间关联规则挖掘，如Apriori算法，探寻空间对象之间的关联关系。 聚类分析，如K-means和R-树聚类，用于发现数据的分布规律和模式。 神经网络和决策树方法，分别用于非线性动态系统和分类决策规则的生成。 粗集理论和模糊集合论处理不确定和不完整信息，适用于属性不确定的空间数据挖掘。

统计分析方法。指利用空间对象的有限信息和/或不确定性信息进行统计分析，进而评估、预测空间对象属性的特征、统计规律等知识的方法。它主要运用空间自协方差结构、变异函数或与其相关的自协变量或局部变量值的相似程度实现包含不确定性的空间数据挖掘。 归纳学习方法。

遗传算法 遗传算法是一种依据微生物自然选择学说与基因遗传原理的恣意优化算法，是一种仿生技能全局性提升办法。遗传算法具有的暗含并行性、便于和其他实体模型交融等特性促使它在数据发掘中被多方面运用。

最后给大家说的是遗传算法。遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。因此，许多数据挖掘问题可以看成是搜索问题，数据库或者数据仓库为搜索空间，挖掘算法是搜索策略。