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
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。
6.粗集方法
粗集理论是波兰华沙大学Z.Pawlak教授在1982年提出的一种智能数据决策分析工具，被广泛研究并应用于不精 确、不确定、不完全的信息的分类分析和知识获取。粗集理论为空间数据的属性分析和知识发现开辟了一条新途径，可用于GIS数据库属性表的一致性分析、属性的重要性、属性依赖、属性表简化、最小决策和分类算法生成等。粗集理论与其他知识发现算法相结合可以在GIS数据库中数据不确定的情况下获取多种知识。
7.空间特征和趋势探测方法
这是Ester等人在第4届KDD国际研讨会(1998)上提出的基于领域图 (neighborhoodgraphs)和邻域路径 (neighborhoodpath)概念的挖掘算法。Ester等将一个空间特征定义为GIS数据库中具有空间/非空间性质的目标对象集，并以非空间属性值出现的相对频率和不同空间对象出现的相对频率(目标对象集相对于整个数据库)作为感兴趣的性质，从空间目标集合经过它的相邻扩展后的一个开始点出发，发现一个或多个非空间性质的变化规律。这种算法的效率在很大程度上取决于其处理相邻关系的能力。
8.数字地图图像分析和模式识别方法
GIS数据库(数据仓库)中含有大量的图形图像数据，一些图像分析和模式识别方法可直接用于挖掘数据和发现知识，或 作为其他挖掘方法的预处理方法。 用于图像分析和模式识别的方法主要有：决策树(desicion tree)方法、神经元网络(artificial neural net work)方法、数学形态学方法、图论方法。
9.可视化方法
可视化数据分析技术拓宽了传统的图表功能，使用户对数据的剖析更清楚。例如把数据库中的多维数据变成多种图形，这对 提示数据的状况、内在本质及规律性起到了很强的作用。当显示SDM发现的结果时，将地图同时显示作为背景。一方面能够显示其知识特征的分布规律；另一方面也可对挖掘出的结果进行可视化解释，从而达到最佳的分析效果。可视化技术使用户看到数据处理的全过程、监测并控制数据分析过程。为了发现某类知识，常要综合运用这些方法。数据挖掘方法还
要与常规的数据库技术充分结合，数据挖掘利用的技术越多，得出的结果精确性就越高。
空间数据库中的知识
基于GIS与遥感应用，一般认为(Li D R. et al., 1994,1997; 邸凯昌等，1996,1997；Han J., 1996; Koperski K. et al, 1996), 可以从空间数据库中发现的知识有以下8种：
a.普遍的几何知识(general geometric knowledge)
所谓普遍的几何知识，是指关于目标的数量、大小、形态特征等的普遍性知识，如点状目标的位置、大小等，线状目标的长 度、大小和方向等，面状目标的周长、面积、几何中心等。可以通过计算或统计得出GIS中空间目标某种几何特征量的最小值、最大值、均值、方差、中数等，还可以统计出有关特征量的直方图等。
b.空间分布规律(spatial distribution regularities)
空间分布规律是指目标在地理空间中垂直向、水平向以及垂直与水平联合的分布规律。垂直分布是指空间目标沿地理调和的分布，如植被覆盖与生物多样性的海拔变化，作物生长的坡度变化等；水平分布是指地物沿地理区域的平面分布，如水稻亩产的区域分异性，基础设施的城乡差异等；垂直与水平的联合分布是指目标的高程和区域方面的同时变化，如风土人情的流域差异性、气候特征的地理分异性等。
c.空间关联规则(spatial association rules)
空间关联规则是指空间目标的相邻、相连、共生、包含等关系，如道路与河流的相连，国家与国家的相邻等。
d.空间分类(聚类)规则(spatial classification/clustering rules)
空间分类规则是根据目标的空间或非空间特征进行类别划分的规则；而空间聚类规则是根据目标的聚散程度进行类别划分的 规则，可用于GIS的空间概括和空间综合。空间分类和空间的共同之处是：都是对目标空间的再划分，划分的标准是类内差别最小而类间差别最大；不同之处是：分类是有导师的 (supervised)而聚类是无导师的，即分类是事先知道类别数和各类的典型特征，而聚类则事先不知道。
以遥感图像分析为例，一般性遥感图像处理是针对一幅图像或一个试验区的多幅图像进行处理和分析，找出某种结论性的东西；而遥感数据挖掘则强调对大量数据的处理、分析和对比，进而找出共性和特性，总结出规律和规则，而这些规律和规则在后续的图像分析中具有指导作
用。
e.空间特征规则(spatial characteristic rules)
空间特征规则是指某类或某几类空间目标的几何与属性的普遍特征，是对共性的描述。比如：”高速公路一般都比较直”、 “高速公路一般6车道”是两条描述高速公路普遍特征的空间特征规则。普遍的几何知识属于空间特征规则的一类，将它分离出来单独作为一类知识是由于它在遥感影像解译中有十分重要的作用。
f.空间区分规则(spatial discriminate rules)
空间区分规则特征是指两类或多类目标间几何或属性的不同特征，是对个性的描述。”高速公路一般比较直，高等级公路一 般稍弯一些”、”高速公路一般6 车道，高等级公路一般4车道”是两条描绘高速公路与高等级公路特征差别的区分规则。它不同于空间分类规则；分类规则是对空间目标进行明确分类，强调的是分类精度，为了保持分类精度，一般在较低的层次进行分类；而区分规则是对已知类别对象的对比，一般是比较高层次上的描述。
g.空间演化规则(spatial evolution rules)
空间演化规则是指空间目标的几何、属性特征随时间而变化的规律。这一规律的发现必须基于时空数据库或同一区域的多个时相的数据。
h.面向对象的知识(object oriented knowledge)
它是关于某类复杂对象的子类构成及其普遍特征的知识。比如对于一个小区对象，由住宅楼、服务楼、幼儿园、绿地、健身区等子类对象构成，相互之间的空间穿插和均衡布局等构成该小区的总体特征。
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。
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
数据挖掘综述
数据挖掘综述 摘要：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词：数据挖掘，算法，数据库 ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了
GIS 技术的研究现状及未来发展趋势 摘要:GIS 是随着计算机技术发展而形成的一门新兴技术,其应用程度和范围也随之渗透、延伸,得到了人们的广泛关注。该文综述了地理信.息的发展现状,从多个角度分析当前 GIS 技术发展存在的不足,并在此基础上研究分析了 GIS 技术的未来发展趋势。 关键词:GIS 研究现状发展趋势 0 引言 随着计算机技术的飞速发展、空间技术的日新月异及计算机图形学理论的日渐完善, GIS(Geographic Information System技术也日趋成熟,并且逐渐被人们所认识和接受。近年来, GIS 被世界各国普遍重视,尤其是“数字地球”概念的提出,使其核心技术 GIS 更为各国政府所关注。目前,以管理空间数据见长的 GIS 已经在全球变化与监测、军事、资源管理、城市规划、土地管理、环境研究、农作物估产、灾害预测、交通管理、矿产资源评价、文物保护、湿地制图以及政府部门等许多领域发挥着越来越重要的作用。当前 GIS 正处于急剧发展和变化之中,研究和总结 GIS 技术发展,对进一步开展 GIS 研究工作具有重要的指导意义。因此,本文就目前 GIS 技术的研究现状及未来发展趋势进行总结和分析。 1 GIS 研究现状及其分析 1.1 GIS研究现状 世纪 90年代以来,由于计算机技术的不断突破以及其它相关理论和技术的完善, GIS 在全球得到了迅速的发展。在海量数据存储、处理、表达、显示及数据共享技术等方面都取得了显著的成效,其概括起来有以下几个方面 [1]:①硬件系统采用服务器 /客户机结构,初步形成了网络化、分布式、多媒体 GIS ; ②在 GIS 的设计中, 提出了采用“开放的 CIS 环境” 的概念, 最终以实现资源共享、数据共享为目标; ③高度重视数据标准化与数据质量的问题, 并已形成一些较为可行的数据标准; ④ 面向对象的数据库管理系统已经问世, 正在发展称之为“对象 --关系 DBMS (数据库
A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则
C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图
模糊数学在数据挖掘研究综述 一、模糊数学 关于数学的分类，根据所研究对象的确定性可以分为经典数学、随机数学以及模糊数学。三者的关系如图1所示。经典数学建立在集合论的基础上，一个对象对于一个集合要么属于，要么不属于，两者必居其一，且仅居其一，绝不可模棱两可，由于这个要求，大大限制了数学的应用范围，使它无法处理日常生活中大量的不明确的模糊现象与概念。随着发展,过去那些与数学毫无关系或关系不大的学科如生物学，心理学，等都迫切要求定量化和数学化。 图1依照研究对象是否确定的数学分类 在日常生活中，我们经常会遇到一些模糊不清的概念。例如，“高个子”、“矮个子”等。如果把1.80米的人算高个子，那么，身高1.76米的人算不算高个子呢？这就很难说，因为“高个子”，“矮个子”并没有二者明确的标准，因而这些概念就显得模糊不清。为了适应这些学科自身的特点，只有通过改造数学，使它应用的面更为广泛。模糊数学就是研究事物这种模糊性质的一门数学学科。 模糊数学诞生于1965年，创始人是美国自动控制专家查德，他最早提出了模糊集合的概念，引入了隶属函数。自诞生之日起，就与电子计算机息息相关。今天精确的数学计算当然是不可少的，然而，当我们要求脑功能的时候，精确这个长处反而成了短处。例如，我们在判别走过的人是谁时，总是将来人的高矮，胖瘦、走路姿势与大脑存储的样子进行比较，从而作出判断。一般说来，这不是件难事，即使是分别多年的老友，也会很快地认出他来，但是若让计算机做这件事，使用精确数学就太复杂了。得测量来人的身高、体重、手臂摆的角度以及鞋底对地面的正压力、磨擦力、速度、加速度等数据，而且非要精确到后几十位才肯罢休。如果有位熟人最近稍为瘦了或胖了一些，计算机就“翻脸不认了”。显然，这样的“精确”容易使人糊涂。由此可见，要使计算机能模拟人功能，一定程度的模糊是必要的。模糊数学就是在这样的背景下诞生的。 随机数学与模糊数学都是对不确定性量的研究，但与模糊数学不同的是，随机数学是研究随机现象统计规律性的一个数学分支，涉及四个主要部分：概率论、随机过程、数理统计、随机运筹。随机数学更强调对数据的统计规律；而模糊数学强调的是变量的定义的模糊性。 模糊数学是一门新兴学科，过去那些与数学毫不相关或关系不大的学科（如生物学、心理学、语言学、社会科学等）都有可能用定量化和数学化加以描述和处理，从而使数学的应用范围大大扩展。它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面，并且在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。模糊数学最重要的应用领域是计算机职能，它与新一代计算机的研制有密切的联系。 二、模糊计算
一、数据挖掘概述 1、数据挖掘 定义：通过自动或半自动化的工具对大量的数据进行探索和分析的过程，其目的是发现其中有意义的模式和规律。 ——数据挖掘是一门技能，不是一种现成的产品。 2、数据挖掘能做什么 6种方法：分类（classification）、估计（estimation）、预测（prediction）、组合或关联法则（affinity grouping or association rules）、聚类（clustering）、描述与可视化（description and visualization） 前三种方法属于直接的数据挖掘，目标是应用可得到的数据建立模型，用其他可得到的数据来描述我们感兴趣某一变量。 后三种方法属于间接的数据挖掘，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。 1）分类：其特点是先对不同的类别加以定义，并由预先分类的样本构成训练集。任务是建立一个模型并应用这一模型对未分类数据进行分类。分类处理的是离散的结果。 2）估计处理的是连续的结果。 3）组合法的任务是确认哪些事物会一起出现。 4）聚类的任务是将相似的事物分成一类，差异较大的事物分在不同的类中。聚类与分类的区别是聚类并不依赖于事先确定好的组别。 3、技术层面的数据挖掘 1）算法与技巧 2）数据 3）建模实践 二、数据挖掘方法论：互动循环系统 1、数据挖掘的两种类型 一种是自上而下的方法，称之为有监督的数据挖掘方法，当明确知道要搜索的目标时，可以是用这种方法。 一种是自下而上的方法，称之为无监督的数据挖掘方法，实际就是让数据解释自己。此方法是在数据中寻找模式，然后把产生的结果留给使用者去判断其中哪些模式重要。 数据挖掘的结果通常是这两种方法的结合。 1）有监督的数据挖掘 黑匣子模型：使用一个或多个输入值产生一个输出的模型。我们并不关心模型如何运作，那只是黑盒子，我们只关心可能的最优结果。 我们根据已知事例，分析其相关资料，将分析结果用在从未联络的潜在客户，这样的模型称之为预测模型。预测模型使用历史记录来计算某些相应结果中的得分。成功预测的要领之一是拥有足够支持结果的数据来训练模型。 2）无监督的数据挖掘 半透明模型：有时需要使用模型能够得到与数据相关的重要信息，我们也需要了解模型的运作细节，这就好比一组半透明的盒子。 2、数据挖掘的互动循环过程 数据挖掘的互动过程是一种高层次的流程，由四个重要的业务过程所构成： 理解业务问题； 将数据转换成可执行的结果；
空间聚类的研究现状及其应用＊ 戴晓燕1 过仲阳1 李勤奋2 吴健平1 (1华东师范大学教育部地球信息科学实验室 上海 200062) (2上海市地质调查研究院 上海 200072) 摘 要 作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用。文章在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 关键词 空间聚类 K-均值法 散度 1 前言 随着GPS、GI S和遥感技术的应用和发展,大量的与空间有关的数据正在快速增长。然而,尽管数据库技术可以实现对空间数据的输入、编辑、统计分析以及查询处理,但是无法发现隐藏在这些大型数据库中有价值的模式和模型。而空间数据挖掘可以提取空间数据库中隐含的知识、空间关系或其他有意义的模式等[1]。这些模式的挖掘主要包括特征规则、差异规则、关联规则、分类规则及聚类规则等,特别是聚类规则,在空间数据的特征提取中起到了极其重要的作用。 空间聚类是指将数据对象集分组成为由类似的对象组成的簇,这样在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大,即相异度较大。作为一种非监督学习方法,空间聚类不依赖于预先定义的类和带类标号的训练实例。由于空间数据库中包含了大量与空间有关的数据,这些数据来自不同的应用领域。例如,土地利用、居住类型的空间分布、商业区位分布等。因此,根据数据库中的数据,运用空间聚类来提取不同领域的分布特征,是空间数据挖掘的一个重要部分。 空间聚类方法通常可以分为四大类:划分法、层次法、基于密度的方法和基于网格的方法。算法的选择取决于应用目的,例如商业区位分析要求距离总和最小,通常用K-均值法或K-中心点法;而对于栅格数据分析和图像识别,基于密度的算法更合适。此外,算法的速度、聚类质量以及数据的特征,包括数据的维数、噪声的数量等因素都影响到算法的选择[2]。 本文在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 2 划分法 设在d维空间中,给定n个数据对象的集合D 和参数K,运用划分法进行聚类时,首先将数据对象分成K个簇,使得每个对象对于簇中心或簇分布的偏离总和最小[2]。聚类过程中,通常用相似度函数来计算某个点的偏离。常用的划分方法有K-均值(K-means)法和K-中心(K-medoids)法,但它们仅适合中、小型数据库的情形。为了获取大型数据库中数据的聚类体,人们对上述方法进行了改进,提出了K-原型法(K-prototypes method)、期望最大法EM(Expectation Maximization)、基于随机搜索的方法(ClAR ANS)等。 K-均值法[3]根据簇中数据对象的平均值来计算 ——————————————— ＊基金项目:国家自然科学基金资助。(资助号: 40371080) 收稿日期:2003-7-11 第一作者简介:戴晓燕,女,1979年生,华东师范大学 地理系硕士研究生,主要从事空间数 据挖掘的研究。 · 41 · 2003年第4期 上海地质 Shanghai Geology
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
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
苏州市空间大数据平台及应用实践
THE BUSENESS PLAN 目录 建设背景工程概况平台介绍应用效果示范项目
PPT模板下载：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/moban/ 行业PPT模板：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/hangye/ 节日PPT模板：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/jieri/ PPT素材下载：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/sucai/ PPT背景图片：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/beijing/ PPT图表下载：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/t ubiao/ 优秀PPT下载：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/xiazai/ PPT教程：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/powerpoint/ Word教程：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/word/ Excel教程：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/exce l/ 资料下载：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/ziliao/ PPT课件下载：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/kejian/ 范文下载：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/fanwen/ 试卷下载：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/shit i/ 教案下载：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html,/jiaoan/ PPT论坛：https://www.doczj.com/doc/9410511053.html, 建设背景
智慧城市 大数据+ 物联网 + 政府 市场信息惠民 政务公开 部门管理 互联网+ 企业应用 民生服务 空间地理+
1.空间地理信息成为部门业务应用的重要组成部分。 2.单一业务应用向综合管理平台转变。 3.大数据技术迅速渗透到业务管理应用分析。 4.“互联网+”成为民生服务最便捷的入口通道 5.技术创新、跨界融合、理念超前是部门信息化发展的必由之路。
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。
湘潭大学 本科生专业文献综述 题目: 数据挖掘文献综述 姓名: 林勇 学院: 信心工程学院学院 专业: 自动化 班级: 一班 学号: 2010550113 指导教师: 张莹
0前言 随着计算机技术的迅猛发展，人类正在步入信息社会。面对今天浩如烟海的信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系，使之能够真正地做到信息处理的自动化，这已成为信息技术领域的热点问题。数据挖掘就是为满足这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。 1什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库(Data Warehouse)等。而挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。 1.1 数据挖掘的任务 数据挖掘的两个高层目标是预测和描述。前者指用一些变量或数据库的若干已知字段预测其它感兴趣的变量或字段的未知的或未来的值；后者指找到描述数据的可理解模式。根据发现知识的不同，我们可以将数据挖掘任务归纳为以下几类： (1)特征规则。从与学习任务相关的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征．例如可以从某种疾病的症状中提取
目录 1.数据挖掘概述 (2) 1.1现实情况 (2) 1.2 数据挖掘定义 (3) 1.3 数据挖掘技术发展 (3) 1.4 数据挖掘在业务方面的应用(以金融业为例) (4) 1.4.1客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 (4) 1.4.2客户流失―挽留有价值的客户 (4) 1.4.3交叉销售 (5) 1.4.4 开发新客户 (5) 2.数据挖掘项目实施步骤 (5) 2.1数据理解 (6) 2.2数据准备 (6) 2.3建立模型 (6) 2.4模型评估 (6) 2.5发布结果 (6)
1.数据挖掘概述 1.1现实情况 ①.业务中的数据量呈现指数增长（GB/小时） ②.传统技术难以从这些大量数据中发现有价值的规律 ③.数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有价值的规律 社会需求：著名的“啤酒尿布”案例：美国加州某个超级卖场通过数据挖掘发现，下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买啤酒。于是经理当机立断，重新布置货架，把啤酒类商品布置在婴儿尿布货架附近，并在二者之间放置佐酒食品，同时还把男士日常用品就近布置。这样，上述几种商品的销量大增。
1.2 数据挖掘定义 数据挖掘技术定义： 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 数据挖掘商业定义： 按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。 数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，从而利用已有数据预测未来，帮助企业赢得竞争优势。 1.3 数据挖掘技术发展 数据挖掘是一个交叉学科领域，受多个学科影响，包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学。 技术分类 一、预言（Predication）：用历史预测未来 二、描述（Description）：了解数据中潜在的规律