第28卷第3期2005年6月 测绘与空间地理信息 G E O M A T I C S ＆S P A T I A LI N F O R M A T I O NT E C H N O L O G Y V o l .28,N o .3 J u n .,2005 收稿日期:2004-09-14 基金项目:国家重点基础研究发展规划(973)资助项目(2001C B 309404) 作者简介:汤海鹏(1979-),男,湖南沅江人,本科,主要从事信息化管理和信息化建设等方面的研究。 空间数据挖掘工具浅谈 汤海鹏1 ,毛克彪 2,3 ,覃志豪2,吴 毅 4 (1.公安部出入境管理局技术处,北京100741;2.中国农业科学院自然资源与农业区划研究所农业遥感实验室, 北京100081;3.中国科学院遥感所,北京100101;4.黑龙江乌苏里江制药有限公司,黑龙江哈尔滨150060) 摘要:数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以 用来做出预测。空间数据挖掘有十分广阔的应用范围和市场前景,目前已出现大量的数据挖掘工具用于企业决策、科学分析等各个领域。文中对2个数据挖掘工具进行讨论,介绍它们的功能、所使用的技术以及如何使用它们来进行数据挖掘。 关键词:数据挖掘;空间数据挖掘;数据立方体;知识库引擎 中图分类号:P 208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2005)03-0004-02 AS u r v e y o f D a t a Mi n i n g T o o l s T A N GH a i -p e n g 1 ,M A OK e -b i a o 2,3 ,Q I NZ h i -h a o 2 ,W UY i 4 (1.B u r e a uo f E x i t a n dE n t r y A d m i n i s t r a t i o n ,M i n i s t r y o f P u b l i c S e c u r i t y ,B e i j i n g 100741,C h i n a ;2.T h e K e y L a b o r a t o r y o f R e m o t e S e n s i n g a n d D i g i t a l A g r i c u l t u r e ,C h i n a A c a d e m y o f A g r i c u l t u r e R e m o t e S e n s i n g L a b o r a t o r y ,B e i j i n g 100081,C h i n a ; 3.I n s t i t u t eo f R e m o t e S e n s i n g A p p l i c a t i o n s ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100101,C h i n a ; 4.H e i l o n g j i a n g Wu s u l i j i a n g P h a r m a c e u t i c a l C o .L t d .,H a r b i n 150060,C h i n a ) A b s t r a c t : B e c a u s e o f c o m m e r c i a l d e m a n d s a n dr e s e a r c hi n t e r e s t ,a l l k i n d s o f s p a t i a l d a t a m i n i n g s o f t w a r e t o o l s e m e r g e .I n o r d e r t o g e t u s e o f t h e d a t a m i n i n g t o o l s ,t w o o f t h e ma r e i n t r o d u c e d i n t h i s p a p e r a n d m a k e p r o s p e c t o f i n t e g r a t i o n o f G I S ,R S ,G P S a n d d a t a m i n -i n g .K e yw o r d s :d a t a m i n i n g ;s p a t i a l d a t a m i n i n g ;d a t a c u b e ;d a t a b a s e e n g i n e 0 引 言 随着数据获取手段(特别是对地观测技术)及数据库 技术的快速发展,科研机构、政府部门在过去的若干年里都积累了大量的数据,而且,目前这些数据仍保持迅猛的增长势头。如此大量的数据已远远超过传统的人工处理能力,怎样从大量数据中自动、快速、有效地提取模式和发现知识显得越来越重要。数据挖掘与知识发现作为一个新的研究领域和新的技术正方兴未艾,用于从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式[1～2],很好地满足了海量数据处理的需要。 具体应用中,数据挖掘工具很多。它们在功能和方法等方面差别很大。如何选择适合具体挖掘需求的工具,是进行挖掘工作必须考察的前提。选择某一工具时,应考虑数据类型,主要是考察工具能处理的数据:①关系 数据库的数据。包括数据仓库数据、文本文档、空间数据、 多媒体数据、W e b 数据等;②功能和方法。数据挖掘功能是数据挖掘工具(或系统)的核心,一些数据挖掘工具仅提供一种功能(如分类),另一些工具可能支持另外的挖掘功能(如描述、关联、分类、预测和聚类等);③其他考虑的方面如:系统问题、数据源、可伸缩性、可视化、数据挖掘查询语言和图形用户接口、工具和数据库或数据仓库系统等。 在众多的数据中,有近80%的数据可以通过空间关系表达。现在,通过卫星扫描地球,每天都能获得大量的关于地表的遥感图像。要从大量的数据中判读出每一个图片所潜藏的信息,就必然要用到数据挖掘技术。本文将通过介绍专业的航空遥感图像处理系统E r d a s 和D B -M i n e r 来阐述处理空间数据和关系数据的这一过程及这2种软件的特点。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/6013078418.html, 浅析计算机数据挖掘技术 作者：刘艳娇 来源：《中国科技博览》2015年第33期 [摘要]目前，计算机挖掘技术作为一种新兴的不断发展进步的一门新技术，在我们的社会生活、生产中在不同的领域发挥着其重要的作用。计算机数据挖掘技术不仅仅具有较强的系统性，更是拥有对数据库不同数据的强大处理能力。本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法、应用领域及其面临的挑战。 [关键词]计算机；数据；挖掘技术 中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）33-0244-01 计算机数据挖掘技术的产生是社会的一种进步，了解计算机数据挖掘对我们来说非常的重要，计算机数据挖掘技术对于庞大的数据有着整理分析的作用，这不仅仅对于企业的工作产生了巨大的作用，还对日常工作生活等也提供重要的帮助。 1 计算机数据挖掘的概念及对象 1.1 计算机数据挖掘的概念 计算机数据挖掘是在社会的发展进入了网络信息时代之后产生的网络衍生产品，计算机数据挖掘主要是通过一定的手段对企业内部进行数据挖掘，然后通过一定的分析，对那些通过数据挖掘得到的数据进行整理，进而分析企业的市场以及企业的发展等等问题。计算机数据挖掘对处于网络信息时代之中的企业来说非常重要，它是处于网络信息时代之中的企业长远发展的助推器，作为处于信息时代的企业要抓住这个促进自己发展的大好契机。 1.2 计算机数据挖掘的对象 计算机数据挖掘具有一定的针对性，计算机数据挖掘的对象（目标数据）并不是所有的数据，它是具有选择性的，计算机数据挖掘的对象主要是指企业中能够揭示一些未发现的隐藏信息和企业中比较有意义和研究价值的数据，明确这一点非常的重要，计算机数据挖掘的对象的选择性是影响计算机数据挖掘效率的主要因素，对于一个没有充分认识计算机数据挖掘对象的选择性的企业来说，它的计算机数据挖掘的效率会比成熟的计算机数据挖掘的企业或者是充分认识到计算机数据挖掘的对象的选择性的企业要低得多。同时，明确目标数据的类型也非常重要，它直接决定了要使用的数据挖掘技术和方法，大体上数据类型分为三类：记录数据，给予图形的数据和有序的数据。 2 计算机数据挖掘的任务及过程
( 安全技术 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 2020新版用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理水平 Technical safety means that the pursuit of technology should also include ensuring that people make mistakes
2020新版用空间数据挖掘技术提升煤矿安 全管理水平 1前言 煤炭企业属于传统的资源开采型企业。煤矿安全对煤炭企业影响巨大，安全工作在煤矿生产中占有重要地位，其管理好坏直接关系到煤炭企业的生存和发展。煤炭企业的安全管理是一项系统工程，涉及从煤矿建设、煤炭开采、生产加工到煤炭产品销售的全过程。近几年来，我国煤矿瓦斯爆炸、井下透水等事故频频发生，给人民的生命和国家财产造成了巨大的损失，严重影响了煤炭企业生产能力的发挥和煤炭企业的形象。煤矿安全管理任务十分艰巨，是因为影响煤矿安全的因素非常复杂。研究表明，瓦斯、矿压与顶板、煤尘、水、火等自然灾害因素是影响煤矿安全生产的最主要和最难以控制的因素。因此，如何有效识别影响煤矿安全的自然灾害隐患，
提升煤矿安全管理水平是我国煤炭企业面临的重大课题。 近年来，信息技术有了突飞锰进地发展。随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，数据库的数量、单个数据库的容量和数据类型的复杂性都大大地增加了。在这些庞大的数据库中蕴藏着极其丰富的信息源，因此，数据挖掘技术应运而生。作为数据挖掘的一个方向，空间数据挖掘可以用于对空间数据的理解、空间关系和空间与非空间数据关系的发现、空间知识库的构造、空间数据库的重组和空间查询的优化。空间数据挖掘在地理信息系统、地理市场、遥感、图像数据勘测、医学图像处理、导航、交通控制、环境研究等领域有着广泛的应用。 由于煤矿自然灾害影响因素具有空间分布不确定性特征，因此可以在建立大理自然灾害空间数据信息基础上，构建灾害隐患识别模型，进行煤矿自然灾害空间信息数据挖掘，识别灾害隐患，提高煤矿安全预警能力，减少自然灾害发生率。 2我国煤矿安全管理中存在的问题 通过对具体矿井的详细调查，发现我国煤矿安全管理工作存在
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浅析数据挖掘概念与技术 穆瑞辉，付欢 (新乡教育学院计算机系，河南新乡 453000) 摘要：随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求，因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。 关键词：数据库数据挖掘知识发现 DM KDD 一、数据挖掘技术概述 随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，从而产生了大量的数据。为了给决策者提供一个统一的全局视角，在许多领域建立了数据仓库，但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生，数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。但是并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。 数据挖掘是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础，我们知道，描述或说明一个算法设计分为三个部
分：输入、输出和处理过程。数据挖掘算法的输入是数据库，算法的输出是要发现的知识或模式，算法的处理过程则设计具体的搜索方法。从算法的输入、输出和处理过程三个角度分，可以确定数据挖掘主要涉及三个方面：挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法。挖掘对象包括若干种数据库或数据源，例如关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、历史数据库，以及万维网（WEB）等。挖掘方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为：回归分析、判别分析等。机器学习可细分为：遗传算法等。神经网络方法可细分为：前向神经网络、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析方法等。 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现（KDD Knowledge Discovery in Database）的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是知识发现（KDD）过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns），它并不是用规范的数据库查询语
浅谈数据挖掘技术 李 瑛 包头轻工职业技术学院 【摘 要】数据挖掘技术为应对信息爆炸、海量信息的处理提供了科学和有效的手段。本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法和应用领域。 【关键词】数据挖掘 信息分析 提取 知识 【中图分类号】TP311.1 【文献标识码】A 【文章编号】1674－4810（2011）01－0068－02 社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏着许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种技术称为数据挖掘。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 一 数据挖掘的对象 数据挖掘可以在任何类型的数据上进行，既可以来自社会科学，又可以来自自然科学产生的数据，还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同，可以是传统的关系数据库、面向对象的高级数据库系统，也可以是面向特殊应用的数据库，如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等，还可以是Web数据信息。 二 数据挖掘的任务 数据挖掘的目标是从海量数据中发现隐含的、有意义的知识。它的任务主要是分类、预测、时间序列模式、聚类分析、关联分析预测和偏差分析等。 1．分类 分类就是按照一定的标准把数据对象划归成不同类别的过程。 2．预测 预测就是通过对历史数据的分析找出规律，并建立模型，通过模型对未来数据的种类和特征进行分析。 3．时间序列模式 时间序列模式就是根据数据对象随时间变化的规律或趋势来预测将来的值。 4．聚类分析 聚类分析是在没有给定划分类的情况下，根据数据信息的相似度进行数据聚集的一种方法。 5．关联分析预测 关联分析就是对大量的数据进行分析，从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系规则。 6．偏差分析 偏差分析就是通过对数据库中的孤立点数据进行分析，寻找有价值和意义的信息。 三 数据挖掘的过程 数据挖掘使用一定的算法从实际应用数据中挖掘出未知、有价值的模式或规律等知识，整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、巩固知识和运用知识等步骤组成。 1．数据准备 数据挖掘的处理对象是数据，这些数据一般存储在数据库系统中，是长期积累的结果。但往往不适合直接在这些数据上进行知识挖掘，首先要清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据；其次将来自多数据源中的相关数据组合并；然后将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式，这就是数据准备。 2．数据挖掘 数据挖掘就是根据数据挖掘的目标，选取相应算法及参数，分析准备好的数据，产生一个特定的模式或数据集，从而得到可能形成知识的模式模型。 3．模式评估 由挖掘算法产生的模式规律，存在无实际意义或无实用价值的情况，也存在不能准确反映数据的真实意义的情况，甚至在某些情况下与事实相反，因此需要对其进行评估，从挖掘结果中筛选出有意义的模式规律。在此过程中，为了取得更为有效的知识，可能会返回前面的某一处理步骤中以反复提取，从而提取出更有效的知识。 四 数据挖掘的常用方法 1．决策树方法 决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过一系列规则将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单、分类速度快、易于理解、精度较高，特别适合大规模的数据处理，在知识发现系统中应用较广。它的主要缺点是很难基于多个变量组合发现规则。在数据挖掘中，决策树方法主要用于分类。 2．神经网络方法 神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身结构来表达输入和输出的关联知识。 3．粗糙集方法 粗糙集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗糙集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗糙集的数据挖掘奠定了坚实的基础。粗糙集理论能够在缺少先验知识的情况下，对数据进行分类处理。在该方法中知识是以信息系统的形式表示的，先对信息系统进行归约，再从经过归约后的知识库抽取得到更有价值、更准确的一系列规则。 因此，基于粗糙集的数据挖掘算法实际上就是对大量数据构成的信息系统进行约简，得到一种属性归约集的过程，最后抽取规则。 （下转第70页）
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将
浅析视频数据挖掘技术在监控系统中的应用 近年来，随着视频监控系统的大量普及安装，监控系统所获取并存储的视频数据容量正以惊人的速度增长。从理想角度看，这些视频包含了现实世界中的大量信息，应该为我们的管理及安保工作带来巨大的价值。但是从现实角度看，依靠人工处理包含数以万计的视频数据集,并从中获取信息，是非常困难、甚至是不可能的。也因此，监控系统所获取并存储的绝大部分视频数据成了存储在硬盘中无人使用的数据，使我们陷入了一个数据爆炸却信息匮乏的困境。 视频数据之所以无法成为我们能够直接使用的信息，是因为两者之间存在着“语义鸿沟”，即计算机所理解的低层次图像特征与人类所理解的高层次语义信息之间的差异。举例来说，人类在观看一段监控视频时，可以迅速结合先验知识判断出视频中奔跑的行人、交谈的人群、甚至行人之间的相互关系及情绪等更加细节的信息，而计算机只能获取图像色块、区域纹理或者运动方向等图像特征。 数据挖掘技术架起人机“沟通桥梁” 数据挖掘技术正是一座架在“语义鸿沟”之上的桥梁，使我们能够从无法直接理解的图像特征信息中获取到能够应用的语义信息。但是现阶段视频数据的挖掘在数据挖掘技术领域还是一个难题，与文本数据不同，视频数据是非规则的且信息量非常庞大的数据格式，它不具备文本数据那样的语法及段落等规则；另外，视频中包含的信息量相当庞大，对于视频数据的特征融合及信息提取具有较高的难度。所以总体来看，视频数据挖掘技术目前还处于初级阶段，但是有部分技术已经到了较成熟的规模化应用阶段，例如车牌识别技术、视频入侵检测技术等。 视频数据挖掘解决方案的用户需求 如何从海量视频数据中提取到我们所能应用的信息，甚至是经过归纳总结的知识，无疑是监控系统各个行业用户都迫切需要解决的问题。但是视频包含了非常庞大的信息量，不同行业客户对于视频信息的提取及使用方式有很大的差异性。这就要求监控技术的供应商能够针对不同行业客户的需求提供不同的视频数据挖掘解决方案。举例来说，公安行业用户在日常治安管理工作中需要从视频中及时的获取治安异常事件的信息，例如斗殴事件或者群聚性事件，从而可以及时进行处理；在进行刑侦工作时要对大量视频进行目标查找，需要从视频中获取目标的身份信息，例如人员身份信息及车辆牌照信息等。而高速公路行业用户需要在收费处获取车辆牌照信息，在道路监控视频中获取异常事件信息，例如拥堵事件、停车等，还需要提取例如车流量、平均车速等统计类信息以实现管理优化。还有一些视频信息是各行业用户都需要的，例如视频质量信息，即从视频数据中获取的当前视频设备运行状态是否正常的信息量，这对于各行业监控系统的运行维护都有着重要实用价值。 根据实际应用需求及应用方式的不同，可以将视频中挖掘的信息分为五类，分别是：事件语义信息、目标身份信息、目标图像特征信息、视频统计信
本科毕业设计（论文） 欧阳家百（2021.03.07） 题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 姓名张宇恒 学院软件学院 专业软件工程 班级 2010211503 学号 10212099 班内序号 01 指导教师牛琨 2014年5月 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 摘要 随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足 于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对 学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算 法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依 据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类， 让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰 的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习
上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。 本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。 关键词成绩分析关联规则分类聚类 Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration.Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement.Staffof academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and
可视化空间数据挖掘研究综述 贾泽露1，2 刘耀林2 （1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作，454000；2. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉，430079）摘要：空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程，可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境，可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然，并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状，重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用，并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。 关键词：数据挖掘；空间数据挖掘；数据可视化；信息可视化；GIS； 空间信息获取技术的飞速发展和各种应用的广泛深入，多分辨率、多时态空间信息大量涌现，以及与之紧密相关的非空间数据的日益丰富，对海量空间信息的综合应用和处理技术提出了新的挑战，要求越来越高。空间数据挖掘技术作为一种高效处理海量地学空间数据、提高地学分析自动化和智能化水平、解决地学领域“数据爆炸、知识贫乏”问题的有效手段，已发展成为空间信息处理的关键技术。然而，传统数据挖掘“黑箱”作业过程使得用户只能被动地接受挖掘结果。可视化技术能为数据挖掘提供直观的数据输入、输出和挖掘过程的交互探索分析手段，提供在人的感知力、洞察力、判断力参与下的数据挖掘手段，从而大大地弥补了传统数据挖掘过程“黑箱”作业的缺点，同时也大大弥补了GIS重“显示数据对象”轻“刻画信息结构”的弱点，有力地提高空间数据挖掘进程的效率和结果的可信度[1]。空间数据挖掘中可视化技术已由数据的空间展现逐步发展成为表现数据内在复杂结构、关系和规律的技术，由静态空间关系的可视化发展到表示系统演变过程的可视化。可视化方法不仅用于数据的理解，而且用于空间知识的呈现。可视化与空间数据挖掘的结合己成为必然，并已形成了当前空间数据挖掘1与知识发现的一个新的研究热点——可视化空间数据挖掘(Visual Spatial Data Mining，VSDM)。VSDM技术将打破传统数据挖掘算法的“封闭性”，充分利用各式各样的数据可视化技术，以一种完全开放、互动的方式支持用户结合自身专业背景参与到数据挖掘的全过程中，从而提高数据挖掘的有效性和可靠性。本文将对空间数据挖掘、可视化的研究概况，以及可视化在空间数据挖掘中的应用进行概括性回顾总结，并对未来发展趋势进行探讨。 一、空间数据挖掘研究概述 1.1 空间数据挖掘的诞生及发展 1989年8月，在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上，从事数据库、人工智能、数理统计和可视化等技术的学者们，首次出现了从数据库中发现知识(knowledge discovery in database，KDD)的概念，标志着数据挖掘技术的诞生[1]。此时的数据挖掘针对的 作者1简介：贾泽露（1977,6－），男，土家族，湖北巴东人，讲师，博士，主要从事空间数据挖掘、可视化、土地信息系统智能化及GIS理论、方法与应用的研究和教学工作。 作者2简介：刘耀林(1960,9- ),男，汉族，湖北黄冈人，教授，博士，博士生导师，武汉大学资源与环境科学学院院长，现从事地理信息系统的理论、方法和应用研究和教学工作。
数据挖掘——概念概念与技术 DataMining Concepts and Techniques 习题解答 Jiawei Han Micheline Kamber 著 范明孟晓峰译
1.3假设你是BigUniversity的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态（例如本科生或研究生）、所修课程以及他们的GPA（平均积分点）。描述你要选取的结构。该结构的每个成分的作用是什么？ 答：该应用程序的数据挖掘的体系结构应包括以下主要组成部分： ●数据库，数据仓库，万维网或其他信息库：这是一个或一组包含学生和课程信息数据库、数据仓库、电 子表格或其他类型的信息库； ●数据库或数据仓库服务器：根据用户数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据； ●知识库：这是领域的知识，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。 ●数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统的基本部分，理想情况下由一组功能模块组成，用于执行特征化、关 联和相关分析、分类、预测、聚类分析、离群点分析和演变分析等任务。 ●模式评估模块：该成分使用兴趣度度量，并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有兴趣的模式上。 ●用户界面：该模块在用户和数据挖掘系统之间通信，允许用户与系统交互，说明挖掘查询或任务，提供 信息以帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。。 1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？p8 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.5 简述以下高级数据库系统和应用：对象-关系数据库、空间数据库、文本数据库、多媒体数据库、流数据和万维网。 答：对象－关系数据库的设计是基于面向对象的编程范式的数据是大量对象类和类层次结构组织。每个实体在数据库中被视为一个对象。该对象包含一组变量描述的对象，一组消息的对象可以使用的沟通与其他物体或与其余的数据库系统，以及一套方法，每种方法持有的代码实现一个消息。 空间数据库包含空间有关的数据，这可能是代表的形式，栅格或矢量数据。栅格数据包括n维位图或像素地图，矢量数据是由点，线，多边形或其他种类的图元处理，一些例子包括地理空间数据库（图）数据库，超大规模集成电路芯片设计，以及医疗和卫星图像数据库。 文本数据库包含文本文件或其他长句或段落格式的文字说明，如产品规格、误差或错误报告、警告信息、总结报告、说明或其他文件。 多媒体数据库存储的图像，音频，视频数据，并应用于诸如图像、基于内容的检索、语音邮件系统、视频点播系统、互联网和以语音为基础的用户界面。 流数据是一类新的数据的产生和分析，其中数据动态地从观测平台（或窗口）流进或流出。特点：海量甚至可能无限，动态变化，以固定的次序流进或流出，只允许一遍或少数几遍扫描，要求快速响应时间。如电力供应、网络通信、股票交易、电信、Web点击流、视频监视和气象或环境监控数据。 万维网上提供丰富的、全世界范围内的联机信息服务，其中的数据对象链接在一起便于交互访问。与之关联的分布式信息服务的例子如：美国在线，雅虎！Alta Vista等。 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机
空间数据挖掘主要方法 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 1.空间分析方法 利用GIS的各种空间分析模型和空间操作对GIS数据库中的数据进行深加工，从而产生新的信息和知识。常用的空间分 析方法有综合属性数据分析、拓扑分析、缓冲区分析、距离分析、叠置分析、地形分析、趋势面分析、预测分析等，可发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联规则，或发现目标之间的最短路径、最优路径等辅助决策知识。 2.统计分析方法 统计分析一直是分析空间数据的常用方法，着重于空间物体和现象的非空间特性分析。统计方法有较强的理论基础，拥有大量成熟的算法。统计方法难以处理字符型数据，需要有领域知识和统计知识，一般由具有统计经验的领域专家来完成。 3.归纳学习方法 归纳学习方法是从大量的经验数据中归纳制取一般的规则和模式，其大部分算法来源于机器学习领域，归纳学习的算法很 多，如Michaski等的 AQ11，AQ15，洪家荣等的AE1，AE9，Hunt的CLS，Quinlan的ID3，C5.0等，其中最著名的是Quinlan提出的 C5.0决策树算法。 4.聚类与分类方法 聚类和分类方法按一定的距离或相似性系统将数据分成一系列相互区分的组。常用的经典聚类方法有 Kmean，Kmeriod，ISO DATA 等。分类和聚类都是对目标进行空间划分，划分的标准是类内差别最小，类间差别最大。分类和聚类的区别在于分类事先知道类别数和种类的典型特征，而聚类则事先不知道。 5.探测性的数据分析方法 李德仁、邸凯昌等提出了探测性的数据分析(简称EDA)。EDA采用动态统计图形和动态链接窗口技术将数据及统计特 征显示出来，可发现数据中非直观 的数据特征及异常数据。 EDA与空间分析相结合，构成探测性空间分析(exploratory spatial analysis，简称ESA)。EDA
浅析空间数据挖掘主要方法 1.空间分析方法 https://www.doczj.com/doc/6013078418.html,/ 利用GIS的各种空间分析模型和空间操作对GIS数据库中的数据进行深加工，从而产生新的信息和知识。常用的空间分析方法有综合属性数据分析、拓扑分析、缓冲区分析、距离分析、叠置分析、地形分析、趋势面分析、预测分析等，可发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联规则，或发现目标之间的最短路径、最优路径等辅助决策知识。 2.统计分析方法 https://www.doczj.com/doc/6013078418.html, 统计分析一直是分析空间数据的常用方法，着重于空间物体和现象的非空间特性分析。统计方法有较强的理论基础，拥有大量成熟的算法。统计方法难以处理字符型数据，需要有领域知识和统计知识，一般由具有统计经验的领域专家来完成。 https://www.doczj.com/doc/6013078418.html,/bbs 3.归纳学习方法 归纳学习方法是从大量的经验数据中归纳制取一般的规则和模式，其大部分算法来源于机器学习领域，归纳学习的算法很多，如Michaski等的 AQ11，AQ15，洪家荣等的AE1，AE9，Hunt的CLS，Quinlan的ID3，C5.0等，其中最著名的是Quinlan提出的C5.0决策树算法。 4.聚类与分类方法 聚类和分类方法按一定的距离或相似性系统将数据分成一系列相互区分的组。常用的经典聚类方法有Kmean，Kmeriod，ISO DATA等。分类和聚类都是对目标进行空间划分，划分的标准是类内差别最小，类间差别最大。分类和聚类的区别在于分类事先知道类别数和种类的典型特征，而聚类则事先不知道。 5.探测性的数据分析方法 李德仁、邸凯昌等提出了探测性的数据分析(简称EDA)。EDA采用动态统计图形和动态链接窗口技术将数据及统计特征显示出来，可发现数据中非直观的数据特征及异常数据。 EDA与空间分析相结合，构成探测性空间分析(exploratory spatial analysis，简称ESA)。EDA和ESA技术在数据挖掘中用于选取与问题领域相关的数据子集，并可初步发现隐含在数据中的某些特征和规律。 https://www.doczj.com/doc/6013078418.html,/bbs 6.粗集方法
空间统计与空间数据挖掘之地统计分析 空间统计与空间数据挖掘之地统计分析地统计是统计 的一类，用于分析和预测与空间或时空现象相关的值。它将数据的空间坐标纳入分析中，以变异函数为主要工具，研究那些分布于空间上既有随机性又有结构性的自然或社会现 象的科学，接下来将介绍地统计研究的工作流程和主要步骤，并结合ArcGIS Geostatistical Analyst工具进行实践演示。 地统计是用于分析和预测与空间或时空现象相关联的值得 统计数据类。利用GIS工具可以构建使用空间坐标的模型。这些模型可以应用于各种情况并通常用于生成未采样位置 的预测，也可以用于生成这些预测的不确定性的度量值。 一般情况下，地统计研究的流程为：第一步仔细检查数据。第二步构建地统计模型，根据研究目的和数据集要素的不同，建模过程的步骤会有些差异。在这一阶段，对数据集进行严密地探索并收集信息，扩增对所研究对象的先验知识，这将决定模型的复杂程度和内插值的准确性，以及不确定性的度量值的准确性。第三步将所建模型与数据集结合来生成感兴趣区域内所有未采样位置的内插值。最后模型的输出应该经过检查，确保内插值和相关的不确定性的度量值是合理的并与预期相匹配。我们继续以上文中提到的某市区垃圾站数据为例，结合GIS工具具体介绍如何利用地统计建模插值。1
探索性空间数据分析19世纪60年代的Tukey面向数据分析的主题，提出了探索性数据分析（EDA，exploratory data analysis）的新思路，解决了传统统计分析中数据不能满足正态假设，基于均值、方差的模型在实际数据分析中缺乏稳定性的问题，并且满足了对海量数据进行分析的要求。EDA 的特点是对数据来源的总体不作假设，并且假设检验也经常被排除在外。这一技术使用统计图表、图形和统计概况的方法对数据的特征进行分析和描述，技术核心是“让数据说话”，在探索的基础上对数据进行更为复杂的建模分析（王远飞，何洪林，2007）。在EDA的基础上衍生而出的是探索性空间数据分析（ESDA，exploratory spatial data analysis），是EDA在空间数据分析领域的推广。 在使用插值方法之前，应该使用ESDA工具浏览数据。此工具能使我们更深入地了解数据并为插值模型选择最合适的 方法和参数。例如，如果使用普通克里金法生成分位数图，应该事先检查数据的分布，因为是在数据是呈正态分布的前提下才能采用这一方法，如果数据不是正态分布的，应该在插值模型中包含数据变换的操作。检测数据的空间趋势也是ESDA的一大功能。ESDA环境允许用户用图形的方法研究数据集，从而能更好的理解所要研究的数据集。每个ESDA 工具都对该数据给出一个不同的视图并在单独的窗口中显 示出来。这些不同的视图包括直方图（histogram）、voronoi