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时间:2019-11-05
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1、空间数据挖掘和知识发现的理论与方法李德仁院士武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室二零零五年三月二十五日武汉主要内容1.引言2.空间数据挖掘和知识发现的框架3.数据场和云模型及其应用4.Rough集理论及其应用5.空间数据聚类6.长江三峡宝塔滑坡监测数据挖掘7.归纳学习及其在空间数据挖掘中的应用8.基于空间统计学的自动影像搜索9.总结与展望1.引言数据挖掘和知识发现(DMKD)的发展简况起源于从数据库发现知识(KDD),定义为“从数据中发现隐含的、先前不知道的、潜在有用的信息的非平凡过程”(1991)。Fayyad等(1996)曾对KDD和数据挖掘(DataMining)重新定义和加以区
2、分。人们习惯上把DM和KDD合起来使用,称为DMKD。对关系数据库和事务数据库的DMKD研究已取得很多进展,并有商用软件问世。1.引言DMKD一般主要发现广义、分类、关联、预测等四类知识。目前国际DMKD大会以及亚太DMKD会议每年举行一次。1997年1月,国际DMKD杂志创刊。我国对DMKD的研究稍晚,目前已十分活跃。1993年国家自然科学基金首次支持该领域的研究项目。作者在1994年提出了从GIS数据库发现知识的建议(SDM&KDD)。1.引言遥感和GIS对空间数据挖掘和知识发现的需求数据海量---信息不足---知识贫乏从GIS和影像数据库发现知识用于遥感图像解译从属性数据库发现知识用
3、于GIS的智能化空间分析2.空间数据挖掘和知识发现的理论与技术框架数据、信息和知识空间数据挖掘和知识发现的定义和特点发现状态空间理论从空间数据库可发现的知识类型空间数据挖掘和知识发现的方法空间数据挖掘金字塔(PyramidofSpatialDataMining)数据、信息和知识空间数据挖掘和知识发现的定义和特点空间数据挖掘和知识发现的定义空间数据挖掘和知识发现(SDMKD)是从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间的和非空间的模式和普遍特征的过程。SDMKD的特点需要确定数据挖掘的粒度需要对图形和影像数据进行处理、分析和特征提取发现状态空间理论针对关系数据库的三维发现状态空间面向属性
4、的操作:对属性之间关系的认识和发现面向宏元组的操作:对各宏元组之间一致性和差异性的认识和发现;面向知识模板的操作:是属性值从微观到宏观的操作,使知识模板上升到抽象级别更高的知识模板。针对空间数据库的四维发现状态空间面向空间尺度的操作:是对空间数据由细到粗的计算、变换、概括、综合的过程。空间数据挖掘机理人类思维:具有层次性,自然语言的语言原子是人类思维的原子模型,概念是人类思维的基本细胞单元。概念空间:自然语言中的基本语言值是个定性概念,对应着一个定量的数据空间,反映概念的内涵和外延。特征空间:人类思维过程中的对象,对应着一个定量的数据空间,反映对象的多个属性。知识=规则+例外数据挖掘的机理
5、:基于不同认知层次的“数据→概念→知识”视图,而空间知识则是各级的“规则加例外”。认知层次主要由粒度和尺度表达,宏观层次:规则+例外中观层次:规则+例外微观层次:规则+例外基于认知层次的发现状态空间空间数据清理空间数据常有污染,需要清理。空间数据清理指有助于提高空间数据质量的过程。空间数据清理主要包括:不完整数据、不准确数据、重复记录、不一致数据、图形图像的清理等,以及清理空间观测数据的误差的广义线性概括模型、粗差的稳健估计、检测方法和可靠性分析方法。空间数据挖掘的难点空间数据挖掘面对的首先是空间观测数据,然后才形成概念;先有连续的数据量,然后才有离散的符号量.对同样的一堆数据,同一个人从
6、不同的角度看,有不同的结果;不同的人看,也可能有不同的结果。可谓仁者见仁,智者见智。若由空间观测数据不能完全精确地认识数据母体的规律时,则观测数据对应的样本对母体而言非完备,是一个病态反演问题。从空间数据库可发现的知识类型普遍的几何知识空间分布规律空间关联规则空间分类/聚类规则空间特征规则空间区分规则空间演变规则面向对象的知识空间数据挖掘和知识发现的方法统计方法和空间统计学归纳方法聚类方法空间分析方法探测性的数据分析Rough集方法数据场和云模型图像分析和模式识别、神经网络、证据理论、遗传算法、数学形态学...3.数据场和云模型及其应用数据辐射数据场的概念和性质条件数据场的场强函数数据场的
7、势数据场的影响因素数据场数据辐射数据辐射就是观测数据能量从样本空间散布发射到整个母体空间,而被数域空间中的周围点所分享的过程。数据通过数据辐射将其数据能量从样本空间辐射到整个母体空间,从离散的观测点辐射到连续面上的任意一点,以显示自己在空间数据挖掘和知识发现任务中的存在和作用。数据辐射把每个空间数据在空间数据挖掘中的不同作用抽象为数据能量,使空间数据挖掘变得具体化。数据辐射示意图数据场的概念和性质条件数据场是在数据辐射中
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