时空图中时空数据挖掘算法.pptx

时空图中时空数据挖掘算法;概念解析：时空数据与时空数据挖掘

时空数据的特征：海量、多源、异构、复杂

时空数据挖掘的任务：分类、聚类、关联、异常检测

时空数据挖掘的挑战：尺度问题、精度问题、不确定性问题

时空数据挖掘的应用领域：交通管理、城市规划、环境监测

时空数据挖掘的算法：基于距离、基于密度、基于网格、基于树

时空数据挖掘的评价指标：准确率、召回率、F1值

时空数据挖掘的发展趋势：集成学习、机器学习、深度学习;概念解析：时空数据与时空数据挖掘;概念解析：时空数据与时空数据挖掘;概念解析：时空数据与时空数据挖掘;概念解析：时空数据与时空数据挖掘;时空数据的特征：海量、多源、异构、复杂;时空数据的特征：海量、多源、异构、复杂;时空数据的特征：海量、多源、异构、复杂;时空数据的特征：海量、多源、异构、复杂;时空数据挖掘的任务：分类、聚类、关联、异常检测;时空数据挖掘的任务：分类、聚类、关联、异常检测;时空数据挖掘的任务：分类、聚类、关联、异常检测;时空数据挖掘的任务：分类、聚类、关联、异常检测;时空数据挖掘的挑战：尺度问题、精度问题、不确定性问题;时空数据挖掘的挑战：尺度问题、精度问题、不确定性问题;时空数据挖掘的挑战：尺度问题、精度问题、不确定性问题;时空数据挖掘的应用领域：交通管理、城市规划、环境监测;时空数据挖掘的应用领域：交通管理、城市规划、环境监测;时空数据挖掘的应用领域：交通管理、城市规划、环境监测;时空数据挖掘的算法：基于距离、基于密度、基于网格、基于树;时空数据挖掘的算法：基于距离、基于密度、基于网格、基于树;时空数据挖掘的算法：基于距离、基于密度、基于网格、基于树;时空数据挖掘的评价指标：准确率、召回率、F1值;时空数据挖掘的评价指标：准确率、召回率、F1值;时空数据挖掘的评价指标：准确率、召回率、F1值;时空数据挖掘的发展趋势：集成学习、机器学习、深度学习;时空数据挖掘的发展趋势：集成学习、机器学习、深度学习;时空数据挖掘的发展趋势：集成学习、机器学习、深度学习