土壤质量监测数据挖掘模型可视化

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1、第27卷第4期西南农业大学学报(自然科学版)V01．27，N0．42005年8月JoumalofsouthwestA9西culturaluniVersity(Natumlscience)Au9．2005文章编号：1000—2642(2005)04—0483—04土壤质量监测数据挖掘模型的可视化李娅，佘建桥，陈善雄(西南农业大学信息学院，重庆400716)摘要：在分析平行坐标技术、聚类可视化方法以及土壤质量监测数据自身特点的基础上，发现原有的聚类可视化方法用于土壤数据挖掘结果的不足，提出了平行坐标的聚类表示、等势线的聚类法和空间

2、立方体聚类法的一套可视化模型，用于揭示土壤的污染等级。关键词：数据挖掘；聚类；可视化；土壤质量中图分类号：TP311．138文献标识码：AVISUALIZATIONOFDATAMININGMODELFORMONITORINGDATAOFSOILQUALITYLIYa,YUJian-qiao,CHENShah-xiong(CollegeofInformation,SouthwestAgriculturalUniversity,Chongqing,400716,China}Abstract:Ananalysisoftheparal

3、lelcoordinatetechnology,visualizationmethodofclusteringandthecharacteristicsofmonitoringdataofsoilqualityrevealsthedeficienciesoftheexistingvisualizationmethodofclusteringtoexpressthedataminingoutcomesforthesoilqualitydata.Thispaperproposesasetofmodelsbasedonparalle

4、lcoordinate,equalpotentiallineandspacecubeasthevisualizationmethod,whichcandemonstratethegradesofsoilpollution.Keywords:datamining;clustering;visualization;soilquality在数据挖掘中使用可视化技术，采用丰富的规据属于空间数据，空间数据间相互影响构成数据场，则、表、交叉表或其他可视化方法对数据进行表示，进进而可利用数据场中的势来构成基于等势线的聚类；而更充分的获取挖掘

5、出的知识是数据挖掘技术的发再由于土壤数据空间数据特性可在空间立方体中对展趋势⋯。可视化技术已应用于农业生态数据的多数据的多维属性同时显示，揭示出聚类的信息。方面：如采用计算机模拟植物生长，这仅属于对过程进行可视化，没有涉及数据挖掘技术；又如大气环境1平行坐标及聚类可视化质量模糊评价的可视化实现，是以模糊聚类法为算法1．1平行坐标在关联规则中的应用基础，尽管已初步运用数据挖掘技术进行可视化，但构造数据挖掘模型一般都涉及到高维空间向低还没有构成系统的可视化模型。另外，在土壤质量监维映射的技术，为使低维空间能表示出高维数据，平测方面

6、，也未对挖掘出的聚类结果进行更深层次的、行坐标技术被引入到数据挖掘中的关联规则表示法系统的可视化研究，进而不利于充分利用挖掘出的知识对土壤质量进行等级评定。中旧J，在不丢失信息的基础上可视化多维数据集和平行坐标技术是一种将高维空间向低维映射的解决多变量问题。技术，能对多维属性进行分别聚类显示i该特点比较平行坐标是以一组平行等距的水平或垂直坐标适合于对土壤数据多维属性的表示；同时因为土壤数轴为基本坐标轴(省。，并：，石，⋯⋯，搿。)，Ⅳ维向量的每收稿日期：2004—09—01作者简介：李娅(1981一)，女，四川成都人，西南农业

7、大学硕士研究生，从事数据挖掘及可视化研究。一维屙I生对应1个坐标轴。每一Ⅳ维矢量可用平行每个数据中都包含各金属的含量以及空间位置等属坐标上的l条折线表示，折线的顶点在坐标轴上的取性。本文采用的数据是用数据场和云理论分析后得值即为相应的属性的特征。多维数据库的K个Ⅳ维到的蔬菜基地土壤质量情况的综合云模型，包括综合矢量可用平行坐标上的K条折线表示，这些折线的云的3个指标值：期望眈、熵眈、超熵胁，在对综合分布特征可表示多维数据库中数据的特征pl。如图云的3个值进行聚类的基础上揭示出污染等级。1所示的关联规则，每个属性占用l条坐标轴，

8、Ac—本节在分析平行坐标的可视化方法和土壤监测count—Status等分类属性用Yes和N0区分不同类的数据自然特性上，提出了聚类的可视化模型。首先将取值，Mo_Expenses等数值属性采用箭头指示并明确关联规则的平行坐标表示法应用到对聚类的表示上，表示出数值。关联规则的