空间数据挖掘工具浅谈_汤海鹏
空间数据挖掘技术在测绘领域的应用
空间数据挖掘技术在测绘领域的应用测绘是一项旨在获取、处理和解释地球表面的空间数据的科学和技术。
随着技术的不断进步，空间数据挖掘技术已经逐渐成为了测绘领域中不可或缺的工具。
本文将深入探讨空间数据挖掘技术在测绘领域的应用，从如何利用这一技术来提高测量精度和定位准确度，以及如何利用挖掘出的数据进行地表特征分析和环境监测等方面进行阐述。
首先，空间数据挖掘技术可以用来提高测量精度和定位准确度。
在传统的测绘方法中，人工操作和仪器的精准度都是不可回避的因素。
然而，随着空间数据挖掘技术的引入，我们可以利用大数据和机器学习的方法来自动识别和纠正这些误差。
例如，通过对大量的测量数据进行分析，我们可以找出测量误差的模式和规律，并利用这些信息来校正实际测量结果。
这种方式不仅提高了测量精度，还大大减少了人工操作的复杂性和错误率。
其次，空间数据挖掘技术可以用来进行地表特征分析。
测绘的一个重要应用是绘制地图，而地图的准确性和完整性直接依赖于对地表特征的准确描述。
传统的方法通常需要人工解读和判定，耗时且易出错。
而通过空间数据挖掘技术，我们可以利用遥感数据和地理信息系统等技术，自动提取和识别地表特征，比如河流、湖泊、山脉等。
这不仅提高了地图制作的效率，还能够保证地图的准确性和完整性。
此外，空间数据挖掘技术还可以应用于环境监测领域。
随着城市化进程的加速和工业化的发展，环境污染问题日益严重。
传统的环境监测方法通常需要耗费大量的时间和人力，而且往往只能提供有限的数据。
通过空间数据挖掘技术，我们可以利用遥感数据和气象数据等信息来实时监测环境，挖掘出潜在的污染源，并预测污染扩散的趋势。
这不仅提高了环境监测的效率，也能够更好地保护环境和人民的生活质量。
最后，虽然空间数据挖掘技术在测绘领域的应用前景广阔，但是也面临着一些挑战和问题。
首先，数据的质量和准确性是使用空间数据挖掘技术的前提条件。
如果数据本身存在较大的误差或者不准确，那么挖掘出的结果也会同样受到影响。
GEO数据挖掘全流程分析
GEO数据挖掘全流程分析GEO数据挖掘是一种以地理空间信息为基础，运用数据挖掘技术分析空间数据中隐藏的模式和规律的方法。
它与传统的数据挖掘不同之处在于，它考虑了地理位置的因素，并将空间数据纳入分析范围，使得分析结果更加精准和有针对性。
GEO数据挖掘的全流程分析主要包括数据采集、数据处理、模型建立和模型评估等四个步骤。
其次，数据处理是GEO数据挖掘的核心环节，它包括特征选择、特征提取、数据变换等操作。
特征选择是指从大量的特征中选择出最具有代表性和相关性的特征，避免了冗余和无关的数据对模型结果的影响。
特征提取是指通过其中一种算法或模型从原始数据中提取出有用的特征，从而简化数据集并提高计算效率。
数据变换是指对原始数据进行变换操作，使得数据更符合挖掘要求，比如将连续型数据二值化、对数据进行标准化等。
然后，模型建立是GEO数据挖掘的关键环节，它通过选择合适的模型和算法对经过数据处理的数据集进行建模和训练。
根据具体的挖掘目标和数据特点，可以选择的模型包括分类模型、聚类模型、预测模型等。
模型建立的过程中需要合理选择模型参数，并进行模型的训练和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
最后，模型评估是GEO数据挖掘的最后一步，它对建立的模型和挖掘结果进行评价和验证。
评估可以通过比较模型的预测结果和实际观测值之间的误差来进行，常用的评估指标包括均方根误差、平均绝对误差、正确率等。
评估结果可以帮助我们判断模型的好坏，并对模型进行进一步的调整和优化。
综上所述，GEO数据挖掘的全流程包括数据采集、数据处理、模型建立和模型评估等四个步骤。
通过这些步骤的有机组合，可以有效地挖掘出地理空间数据中隐藏的规律和模式，为决策提供科学依据，并推动地理空间信息的应用和发展。
空间数据挖掘技术及其应用
空间数据挖掘技术及其应用随着现代社会的不断发展，各种数据都在以前所未有的速度增长，这就意味着人们需要更加便捷和高效地管理这些数据。
而空间数据就是其中一种特殊的数据，在现代的生产和社会生活中扮演着越来越重要的角色。
那么，如何更好地利用空间数据？这就需要我们关注空间数据挖掘技术及其应用。
一、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是一种将有关位置、扩张和范围信息融入到数据分析过程中的技术，它能够分析、挖掘和理解具有空间特征的大量数据，从而深入挖掘数据背后的价值和信息。
空间数据挖掘技术目前处于快速发展的阶段，它包括了数据前处理、数据分析、模型建立等多个方面。
数据前处理是空间数据挖掘技术的第一步，它包括数据清洗、数据预处理、特征提取等。
数据清洗是指去除、修正和补充掉数据中的不一致或错误信息，该过程可以大大提高数据分析的准确性和可靠性。
数据预处理是指对原始数据进行处理和加工，提高数据的可读性和可操作性。
特征提取是指从原始数据中提取出与分析任务相关的特征，这也是空间数据挖掘技术中非常关键的一环。
数据分析是空间数据挖掘技术的核心环节，它包括了聚类、分类、回归、关联规则挖掘等多个方法。
其中，聚类是基于数据相似度进行的一种分组方法，它能够将具有相似性质的数据归为同一类别，有利于发现数据中存在的规律。
分类是将数据指定为预定义类别的过程，它可以自动划分不同的数据类别，并对未知数据进行预测。
回归是一种预测性分析方法，通过建立数学模型来预测数据结果。
关联规则挖掘可以有效地挖掘与数据相关的事物之间的关联关系。
二、空间数据挖掘技术的应用空间数据挖掘技术有着广泛的应用领域，这里只介绍其中的一些。
1. 地图导航在城市建设和规划中，空间数据挖掘技术可以帮助我们更好地建立和管理地图信息的数据库，包括建筑、道路、公交站台等等。
这些数据可以通过地图导航软件进行实时导航，并在路上提供路况及交通信息。
2. 医学研究在医学研究中，利用空间数据挖掘技术对人体各个部位的组织和器官进行大规模的数据采集和分析，可以为医学诊断提供有效依据，有利于发现疾病预测和治疗的关键指标。
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究一、引言随着遥感技术的逐步发展和普及，遥感数据处理成为了一个热门的研究领域，而空间数据挖掘技术作为一种新兴的数据挖掘技术，在遥感数据处理中也得到了广泛的应用。
本文旨在探讨空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用以及发展趋势。
二、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是数据挖掘技术的一种，在空间数据的处理和分析方面具有很好的应用前景。
空间数据指的是涉及地理位置信息的数据，包括遥感数据、地理信息系统数据等。
空间数据挖掘技术主要是通过对数据进行分析和挖掘来发现其中的规律和有价值的信息，从而为后续的决策提供支持和保证。
目前，空间数据挖掘技术已经被广泛应用于城市规划、环境监测、农业生产等领域。
三、遥感数据处理中的应用研究1. 遥感图像分类遥感图像分类是遥感数据处理中的一个重要环节。
在遥感图像分类中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和识别出图片中的各种地物与覆盖类型，并提供决策支持。
对于遥感图像分类中的数据特征提取过程中，空间数据挖掘技术可以帮助从多个精度尺度的空间数据中提取出具有较好分类性能的特征，从而提高分类精度。
2. 遥感影像分析随着遥感技术的不断进步，遥感影像分析也成为了遥感数据处理的一个重要环节。
在遥感影像分析中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和处理影像中的时空数据，包括温度、变化、植被等信息，从而促进对影像的进一步理解和利用。
3. 空间数据挖掘中的地理信息系统地理信息系统是一种将软件技术和地理信息相结合的信息系统。
在地理信息系统中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和挖掘出其中的地理信息，如交通路线、商业区域、人群热点等信息，为城市规划、交通设计等方面提供有效的决策数据支持。
四、空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的发展趋势随着遥感技术和空间数据挖掘技术的不断发展和进步，这两种技术也不断拓展其应用范围。
未来，我们可以预见到以下几点发展趋势：1. 多源数据融合未来，会出现更多的遥感数据源，如卫星遥感和无人机遥感等，同时，各类遥感数据种类和所提供的信息也将更加丰富。
空间数据挖掘及技术(综述)
01
水质监测
通过挖掘水质监测数据，评估水体质量 状况，为水环境治理和水资源保护提供 依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术，监测土壤质 量状况，为土地资源保护和农业可持 续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分 类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现，便于理解和 分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据，提供更直 观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数 据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能，帮助用户深入 挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中，保护用户隐私和数据安全是重要的问题，需 要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术，对城市用地进行适 宜性评价，为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和 模式识别，提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习，自动优化空间数据挖 掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务，减少重新训练模型的时间和 成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘，可以发现隐藏在空间数据中 的知识，揭示出地理现象的内在规律，为解决实 际问题提供科学依据。
空间数据挖掘技术及应用研究
空间数据挖掘技术及应用研究随着时代的发展和科技的进步，我们生活的世界变得愈发复杂和多变。
面对大量的数据和信息，如何从中挖掘出有价值的知识成为了一个亟待解决的问题。
空间数据挖掘技术的出现为这一问题提供了有力的解决方案。
本文将探讨空间数据挖掘技术的基本原理与应用研究，以及其在不同领域的实际应用。
首先，让我们来介绍一下空间数据挖掘技术的基本原理。
空间数据挖掘是在大型空间数据中发现规律、模式和趋势的一种数据分析方法。
它可以帮助我们从空间数据中提取出有用的信息和知识，用于解决各种问题。
空间数据挖掘技术包括数据预处理、特征选择、数据分类、数据聚类等几个主要步骤。
首先，数据预处理是为了清洗和预处理原始数据，使其适合进一步的分析和挖掘。
特征选择是为了找到与问题相关的特征，从而提高挖掘结果的准确性和可解释性。
数据分类是将数据划分为不同的类别，以便进行更深入的研究和分析。
数据聚类是将数据分成不同的簇，以便发现其中的任何潜在模式或趋势。
其次，让我们来看看空间数据挖掘技术在实际应用中的一些研究方向。
首先是地理信息系统（GIS）中的空间数据挖掘。
GIS系统是一个用于收集、存储、管理、分析和显示地理信息的技术系统，它可以帮助我们更好地理解和分析空间数据。
空间数据挖掘技术在GIS系统中的应用可以帮助我们发现地理信息中隐藏的模式和关联，并为城市规划、环境保护、交通管理等提供决策支持。
其次是遥感图像分析中的空间数据挖掘。
遥感图像是通过卫星或无人机等远距离获取地面表面信息的技术，它可以帮助我们了解地球表面上的变化和趋势。
空间数据挖掘技术在遥感图像分析中的应用可以帮助我们从遥感图像中提取有用的信息，如土地利用/覆盖、气候变化等。
此外，空间数据挖掘技术还可以应用于物联网中的传感器网络数据分析、金融风险预测、医学图像分析等领域。
最后，让我们来看看空间数据挖掘技术在实际应用中的一些案例。
首先是城市交通管理。
通过对城市中的交通数据进行挖掘，可以帮助我们了解城市交通的状况和瓶颈，并提出有效的交通管理措施，如优化交通信号控制、减少拥堵等。
SDML:基于空间数据库的空间数据挖掘语言
SDML：基于空间数据库的空间数据挖掘语言
高韬;谢昆青;马修军;陈冠华
【期刊名称】《北京大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2004(40)3
【摘要】设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML。
根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段 ,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言 ,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作。
详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案 ,针对空间泛化和空间关联这两个典型的空间数据挖掘问题。
【总页数】8页(P465-472)
【关键词】空间数据挖掘;数据挖掘语言;数据挖掘视图;数据挖掘模型
【作者】高韬;谢昆青;马修军;陈冠华
【作者单位】北京大学信息科学技术学院智能科学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP301;TP391
【相关文献】
1.“数字城管”空间数据库更新维护技术方法探讨——基于乌鲁木齐市数字化城市管理信息系统空间数据库分析 [J], 曾庆友;张超;武鑫;裴蕾
2.空间数据库中的数据挖掘 [J], 李燕
3.基于空间数据库的数据挖掘技术 [J], 蒋旻
4.基于Avenue语言的GIS空间数据库管理与开发 [J], 刘加生;刘万选
5.空间数据库中的数据挖掘 [J], 李燕
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论空间数据挖掘和知识发现
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（Spatial Data Mining and Knowledge 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（Spatial Data Mining, 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。
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第28卷第3期2005年6月测绘与空间地理信息G E O M A T I C S ＆S P A T I A LI N F O R M A T I O NT E C H N O L O G YV o l .28,N o .3J u n .,2005收稿日期:2004-09-14基金项目:国家重点基础研究发展规划(973)资助项目(2001C B 309404)作者简介:汤海鹏(1979-),男,湖南沅江人,本科,主要从事信息化管理和信息化建设等方面的研究。
空间数据挖掘工具浅谈汤海鹏1,毛克彪2,3,覃志豪2,吴 毅4(1.公安部出入境管理局技术处,北京100741;2.中国农业科学院自然资源与农业区划研究所农业遥感实验室,北京100081;3.中国科学院遥感所,北京100101;4.黑龙江乌苏里江制药有限公司,黑龙江哈尔滨150060)摘要:数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。
空间数据挖掘有十分广阔的应用范围和市场前景,目前已出现大量的数据挖掘工具用于企业决策、科学分析等各个领域。
文中对2个数据挖掘工具进行讨论,介绍它们的功能、所使用的技术以及如何使用它们来进行数据挖掘。
关键词:数据挖掘;空间数据挖掘;数据立方体;知识库引擎中图分类号:P 208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2005)03-0004-02AS u r v e y o f D a t a Mi n i n g T o o l sT A N GH a i -p e n g 1,M A OK e -b i a o 2,3,Q I NZ h i -h a o 2,W UY i4(1.B u r e a uo f E x i t a n dE n t r y A d m i n i s t r a t i o n ,M i n i s t r y o f P u b l i c S e c u r i t y ,B e i j i n g 100741,C h i n a ;2.T h e K e y L a b o r a t o r y o f R e m o t e S e n s i n g a n d D i g i t a l A g r i c u l t u r e ,C h i n a A c a d e m y o f A g r i c u l t u r e R e m o t e S e n s i n g L a b o r a t o r y ,B e i j i n g 100081,C h i n a ;3.I n s t i t u t eo f R e m o t e S e n s i n g A p p l i c a t i o n s ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100101,C h i n a ;4.H e i l o n g j i a n g Wu s u l i j i a n g P h a r m a c e u t i c a l C o .L t d .,H a r b i n 150060,C h i n a )A b s t r a c t :B e c a u s e o f c o m m e r c i a l d e m a n d s a n dr e s e a r c hi n t e r e s t ,a l l k i n d s o f s p a t i a l d a t a m i n i n g s o f t w a r e t o o l s e m e r g e .I n o r d e r t o g e t u s e o f t h e d a t a m i n i n g t o o l s ,t w o o f t h e ma r e i n t r o d u c e d i n t h i s p a p e r a n d m a k e p r o s p e c t o f i n t e g r a t i o n o f G I S ,R S ,G P S a n d d a t a m i n -i n g .K e yw o r d s :d a t a m i n i n g ;s p a t i a l d a t a m i n i n g ;d a t a c u b e ;d a t a b a s e e n g i n e0 引 言随着数据获取手段(特别是对地观测技术)及数据库技术的快速发展,科研机构、政府部门在过去的若干年里都积累了大量的数据,而且,目前这些数据仍保持迅猛的增长势头。
如此大量的数据已远远超过传统的人工处理能力,怎样从大量数据中自动、快速、有效地提取模式和发现知识显得越来越重要。
数据挖掘与知识发现作为一个新的研究领域和新的技术正方兴未艾,用于从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式[1～2],很好地满足了海量数据处理的需要。
具体应用中,数据挖掘工具很多。
它们在功能和方法等方面差别很大。
如何选择适合具体挖掘需求的工具,是进行挖掘工作必须考察的前提。
选择某一工具时,应考虑数据类型,主要是考察工具能处理的数据:①关系数据库的数据。
包括数据仓库数据、文本文档、空间数据、多媒体数据、W e b 数据等;②功能和方法。
数据挖掘功能是数据挖掘工具(或系统)的核心,一些数据挖掘工具仅提供一种功能(如分类),另一些工具可能支持另外的挖掘功能(如描述、关联、分类、预测和聚类等);③其他考虑的方面如:系统问题、数据源、可伸缩性、可视化、数据挖掘查询语言和图形用户接口、工具和数据库或数据仓库系统等。
在众多的数据中,有近80%的数据可以通过空间关系表达。
现在,通过卫星扫描地球,每天都能获得大量的关于地表的遥感图像。
要从大量的数据中判读出每一个图片所潜藏的信息,就必然要用到数据挖掘技术。
本文将通过介绍专业的航空遥感图像处理系统E r d a s 和D B -M i n e r 来阐述处理空间数据和关系数据的这一过程及这2种软件的特点。
1E r d a sE r d a s是由E R D A S等公司开发的专用于遥感图像处理的一个系统。
整个软件由不同的模块构成。
常用的几个模块有:V i e w e r、I m p o r t、D a t a P r e p、C o m p o s e r、I n t e r p r e t e r、C a t a l o g、C l a s s i f i e r、M o d e l e r、V e c t o r、R a d a r、V i r t u a l G I S。
分类模块中提供了几个具有数理统计的功能,可用于数据挖掘。
提供的主要功能有:非监督分类、监督分类、知识分类、知识引擎等。
1.1非监督分类和监督分类非监督分类和监督分类的目标是一致的,即把不同类型的地物分离开来。
它们的区别在于非监督分类不需要先验知识,而监督分类需要先验知识。
因此监督分类的精度一般比非监督分类要高,但非监督分类能检测出非目标信息。
非监督分类中方法很多,这里主要介绍I S O D A T A算法。
I S O D A T A聚类方法使用最小空间距离公式构造一个聚类。
第一次聚类时,利用初始值将空间的点分成几类。
然后再以每类的中心为参考点计算离差比较各方差大小。
每计算一次,聚类的中心都会改变。
这样迭代循环,直到得到一个满意的解为止,即聚类中心不再改变。
监督分类的判别规则有2种:无变量和有变量。
无变量表识,有特征空间,平行六面体判别等方法;有变量表识,提供了最大似然距离法、最小距离法等判别方法等。
它在方法上跟非监督分类基本上没什么差别,但是需要先验知识。
1.2知识分类和知识库引擎知识分类是一个基于知识库和知识引擎完成分类的过程。
知识库引擎提供了一个人机交互的界面。
这个界面包含了知识树浏览、规则和变量表以及主要知识库和编辑窗口。
在拥有数据和应用背景知识的情况下,通过这个界面建立模型,来得到所需要的结果。
这个模块大大方便了用户,使得用户能在短时间内建立起自己的模型和进行应用分析。
2D B Mi n e r数据挖掘功能[4]D B M i n e r是加拿大S i m o n F r a s e r大学数据库科研实验室下的数据挖掘科研小组开发的一个多任务数据挖掘系统。
该系统设计的目的是基于关系数据库进行数据开采,以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。
这里主要介绍关联模式、分类模式和聚类模式。
2.1关联模式关联模式主要是用于发现不同属性(维)间的关联规则。
例如属性A、B,该规则通常这样表示:A1A2…A n->B1B2…B n。
其中A i,B i表示属性值。
当A1,A2,…, A n发生的时候,B1,B2,…,B n常同时发生。
这就可以认为属性A,B间有这样一条规则:A※B。
评价规则的可信度主要有2种:支持度(s u p p o r t)和可信度(c o n f i d e n c e)。
支持度可理解为A1,A2,…,A n发生的概率;可信度则相当于A1,A2,…,A n发生下,B1,B2,…,B n发生的条件概率。
这2种度量决定了用户对该规则的兴趣度。
用户在执行挖掘任务前,需要指定这2个值的范围,以限制什么样的规则是用户感兴趣的。
一个挖掘过程结束后,D B M i-n e r先用表格的形式显示所发现的规则。
用户可以根据需要,得到多种视图。
例如:3D B a l l G r a g h V i e w,3DB a r C h a r t V i e w,F r e q u e n t I t e m s e t V i e w可以使用户很直观地看到关联规则。
另外用户也可以通过点击具体的图形来获得需要的数据信息。
2.2分类模式分类模式是在已有数据的基础上用一个分类函数或构造一个分类模型。
该函数或模型能把数据库中的记录映射到给定类别中的某一个。
构造分类需要有一个训练样本数据集作为输入,数据记录中用于分类的属性称作标签,也就是训练集的特别标记。
标签的类型必须是离散的,且分类值越少越好。
分类规则产生后,可以用它对数据集中不包含标签属性的记录进行分类,标签属性的值也可以用它来预测。
通常分类的5个步骤是:第一是搜集数据。
并将其分为训练样本数据集和测试数据集2组。
第二是相关分析。
对属性与目标相关度分析,与分类目标相关度高的在分类分析中将被保留,而相关度不高的或不相关的属性将被丢弃。