空间数据挖掘-cuda ebook
4.3 空间数据挖掘
空间数据是与占有一定空间的对象有关的数据，空间数据库则是通过空间数据类型和空间关系存储和管理这些数据的系统。空间数据通常包含拓扑和距离信息，通过空间索引进行组织和查询。然而，正是这种独特的性质，为空间数据库的知识发现带来了新的挑战和机遇。
空间数据库的知识发现或空间数据挖掘，可以定义为从空间数据库中提取隐含的知识、未直接存储的空间关系和空间模式的过程。想象一下，在一个复杂的城市交通网络中，我们可以通过空间数据挖掘技术发现哪些路段最容易拥堵，以及潜在的改进方案。这些技术在GIS、遥感、影像数据库、机器人运动等涉及空间数据的应用系统中都有广阔的前景。
下面简要介绍目前空间数据挖掘使用的一些方法：
1）统计分析方法
目前空间数据分析常用的方法是统计分析方法。统计分析非常适合处理数值型数据，多年来积累了大量算法，可以用于对空间现象建模和分析。我们可以使用统计方法分析城市中不同区域的空气污染水平。然而，这种方法也存在一些局限。统计分析方法假设数据统计独立性，但实际上空间邻域之间往往存在相互关系。其次，统计分析不适合处理非数值型数据，如空间对象的名称和定名数据类型等。统计分析对领域专家和统计知识的要求较高，只适合有相关经验的人使用，而且当数据不完整或不充分时，分析结果也缺乏实际意义。统计分析的计算代价也是一个问题。为克服这些缺点，需要新的数据挖掘方法。
2）基于概括的方法
对于更深入的研究，可以参考以下文献资源：
这些资源提供了丰富的背景知识和研究方法，帮助我们更好地理解和应用空间数据挖掘技术。
这些技术难道不是非常有趣吗？空间数据挖掘的世界充满了无限可能性，等待着我们去探索和发现！
下载地址
用户评论
