空间数据挖掘与可视化(完).pptVIP

空间关联规则的地图可视化表达空间关联规则可视化表达空间关联规则可视化表达时空演变规律的地图可视化表达5）泛在空间知识可视化VGI志愿者信息可视化赛伯空间可视化泛在空间中的POI点分布特征知识可视化5.5可视化系列著作推荐5.6十大标志性可视化作品FastCoLabs邀请了几位赫赫有名的可视化博客、博主来回答他们眼中最具标志性的可视化作品以及原因，受邀的三位分别是EagerEyes的RobertKosara，VisualisingData的AndyKirk，以及NationalPublicRadio的数据编辑MattStiles。不同地理实体间空间依存、相互作用、因果或共生的模式邻近地理空间内频繁出现的布尔型要素（或事件）子集地理事件间远距离的相互关联模式空间关联规则基于空间谓词规则的关联模式空间同位模式遥相关模式城市分布交通发展降水海温当前研究重点着眼于研究挖掘算法本身着眼于研究空间关联规则的不确定性信息着眼于研究关联挖掘的可视化着眼于研究弱空间关联规则3.4空间关联规则挖掘方法基于聚类的图层覆盖法将各个空间或非空间属性作为一个图层，对每个图层上的数据点进行聚类，然后对聚类产生的空间紧凑区进行关联规则挖掘。基于空间事务的挖掘方法利用空间叠加、缓冲区分析等方法发现挖掘目标之间的空间谓词，将其组成空间事务数据库，进行单层布尔型关联规则挖掘。无空间事务挖掘法通过用户指定的邻域，遍历所有可能的邻域窗口，进而通过邻域窗口代替空间事务，然后进行空间关联规则的挖掘。0103023.5空间关联规则挖掘过程web以基于事务的空间关联规则挖掘过程为例挖掘算法：AprioriFP-GrowthEclat3.6空间关联规则挖掘算法3.7存在问题空间数据的特性在当今“数据爆炸”的大环境下，开发出效率高，负载数据量大的新算法是趋势所在。大多数空间关联规则挖掘工具都是基于事先定义好的参数进行黑箱式挖掘，挖掘过程中的交互性较差。频繁项的过滤环节，没有充分地运用空间数据的独特性质，即没有将“地理学思想应和空间数据有效结合”。海量数据的挖掘算法效率可视化挖掘4、数据挖掘软件代特征数据挖掘算法集成分布计算模型数据模型第一代作为一个独立的应用支持一个或者多个算法独立的系统单个机器向量数据第二代和数据库以及数据仓库集成多个算法：能够挖掘一次不能放进内存的数据数据管理系统，包括数据库和数据仓库同质、局部区域的计算机群集有些系统支持对象,文本和连续的媒体数据第三代和预言模型系统集成多个算法数据管理和预言模型系统intranet/extranet网络计算支持半结构化数据和web数据第四代和移动数据/各种计算设备的数据联合多个算法数据管理、预言模型、移动系统移动和各种计算设备普遍存在的计算模型4.1第一代数据挖掘软件如果数据足够大，并且频繁的变化，这就需要利用数据库或者数据仓库技术进行管理，第一代系统显然不能满足需求。缺陷特点支持一个或少数几个数据挖掘算法挖掘向量数据（vector-valueddata）数据一般一次性调进内存进行处理典型的系统如SalfordSystems公司早期的CART系统()举例:CBA新加坡国立大学。基于关联规则的分类算法，能从关系数据或者交易数据中挖掘关联规则，使用关联规则进行分类和预测4.2第二代数据挖掘软件与数据库管理系统（DBMS）集成支持数据库和数据仓库，和它们具有高性能的接口，具有高的可扩展性能够挖掘大数据集、以及更复杂的数据集通过支持数据挖掘模式（dataminingschema）和数据挖掘查询语言增加系统的灵活性典型的系统如DBMiner，能通过DMQL挖掘语言进行挖掘操作只注重模型的生成，如何和预言模型系统集成导致了第三代数据挖掘系统的开发特点缺陷举例1：DBMiner举例2：SASEnterpriseMiner4.3第三代数据挖掘软件不能支持移动环境缺陷特点和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到预言模型系统中由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作型系统吸收，从而与操作型系统中的预言模型相联合提供决策支持的功能能够挖掘网络环境下（Internet/Extranet）的分布式和高度异质的数据，并且能够有效地和操作型系统集成举例：SPSSClementine以PMML的格式提供与预言模型系统的接口4.4第四代数据挖掘软件