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英雄者，胸怀大志，腹有良策，有包藏宇宙之机，吞吐天地之志者也。——《三国演义》

论空间数据挖掘和知识发现

一、本文概述

空间数据挖掘和知识发现（SpatialDataMiningandKnowledge

Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要

关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。随着地理信息系统（GIS）

和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，

如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。本文将对空间数

据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋

势进行详细的探讨和概述。

本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空

间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。然后，本

文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间

关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行

详细的阐述。

接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，

如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。通过具体的案例分

析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。

本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技

术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数

英雄者，胸怀大志，腹有良策，有包藏宇宙之机，吞吐天地之志者也。——《三国演义》

据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。本文还将对空间数据挖掘

领域未来的研究方向进行预测和探讨。

通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全

面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。

二、空间数据挖掘基础

空间数据挖掘（SpatialDataMining,SDM）是数据挖掘的一个

重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。这些数据不仅包括传统

数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空

间关系。这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具

有空间上的关联。

空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空

间分类与预测，以及空间异常检测等。空间聚类旨在发现空间分布上

的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上

也可能具有相似性。空间关联规则挖掘则关注空间对象之间的空间依

赖关系，例如，某些类型的商店在空间上往往与特定的居民区或交通

节点相关联。空间分类与预测则利用已知的空间数据训练模型，以预

测新数据点的类别或属性值。空间异常检测旨在识别那些与周围数据

点显著不同的空间对象，这些异常可能代表着有趣或重要的信息。

为了有效地进行空间数据挖掘，需要一套完整的方法论和技术支

英雄者，胸怀大志，腹有良策，有包藏宇宙之机，吞吐天地之志者也。——《三国演义》

持。这包括空间数据的表示与索引、空间相似性和空间关系的度量、

以及针对空间数据的挖掘算法等。空间数据的表示通常涉及到地理坐

标系统、空间数据模型以及空间索引结构。空间相似性和空间关系的

度量则涉及到距离计算、方向关系、拓扑关系等基本概念。而针对空

间数据的挖掘算法则需要根据具体任务进行定制，以充分利用空间数

据的特性。

空间数据挖掘在多个领域都有广泛的应用，例如城市规划、交通

管理、环境监测、公共卫生等。通过挖掘空间数据中的潜在信息和规

律，我们可以更好地理解空间现象，优化空