常用空间数据挖掘计算模型介绍
空间数据分析方法有哪些(两篇)2024
空间数据分析方法有哪些（二）引言概述空间数据分析是一种重要的数据分析方法，在众多领域包括城市规划、地理信息系统、环境管理和农业等方面具有广泛应用。
本文将就空间数据分析方法进行详细的介绍和阐述，希望能够帮助读者更好地了解和运用这些方法。
正文内容一、地理分析工具1. 空间插值方法- 空间插值方法是一种将已知数据点的值推断到未知区域的方法。
常用的空间插值方法有反距离权重法、克里金法和径向基函数插值法。
这些方法可以通过数学模型推断出未知区域的值，从而帮助分析人员进行更加准确的决策。
- 反距离权重法假设周围已知点的权重与距离的倒数成正比，通过加权平均的方式来估计未知点的值。
克里金法则基于空间半变异函数对已知点进行插值，可以得到更加平滑的结果。
径向基函数插值法则使用基函数对已知点进行插值，可以灵活地应用于不同类型的数据。
2. 空间聚类方法- 空间聚类方法是对空间数据进行聚类分析的方法。
常用的空间聚类方法有基于密度的聚类和基于网格的聚类。
基于密度的聚类方法将空间数据划分为高密度和低密度区域，从而得到聚类结果。
基于网格的聚类方法则将空间数据划分为网格，并且根据网格内数据的特征进行聚类分析。
- 空间聚类方法在城市规划和地理信息系统等领域具有重要的应用。
通过空间聚类，可以发现具有相似特征的空间对象，从而更好地理解和分析空间数据。
3. 空间相关性分析- 空间相关性分析是研究空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间相关性分析方法有空间自相关分析和空间回归分析。
空间自相关分析可以帮助分析人员理解空间数据的空间分布模式，了解空间数据之间的依赖关系。
空间回归分析则是研究空间数据之间的线性关系，并进行回归分析。
- 空间数据的相关性分析可以帮助分析人员发现隐藏在数据背后的规律和关系，从而做出更加准确的决策。
4. 空间网络分析- 空间网络分析是研究网络结构和空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间网络分析方法有路径分析、中心性分析和聚类分析。
地理信息系统第五讲：GIS空间数据类型和数据挖掘
一、地理信息系统的数据
众所周知：GIS的一个重要组成部分就是数据。 数据类型:在开发一个特定的GIS时，要根据应用 需求确定对各类数据的要求（交通，规划，国 土等）。 数据挖掘:随着GIS产业化的深入发展，越来越多 的数据资料被不同数据生产部门数字化，因此 需要根据用户需求进行选择，提取，加工和处 理，以变成有效的信息和知识过程。 数据质量:数据质量是指数据适用于不同应用能 力的数据。
时间特征
时间特征：是指空间数据总是在某一特 定时间或时间段内采集得到或计算产生 的，因此，GIS数据是动态的空间数据， 必须进行动态更新和维护。
专题特征
专题特征(属性)：指的是除了时间和空间 特征以外的空间现象的其他特征。 如地形的坡度、坡向、某地的年降雨量、 土地酸碱度、土地覆盖类型、人口密度、 交通流量、空气污染程度等
空间数据描述：现实世界各种现象的三大 基本特征：空间、时间和专题属性。
空间特征
空间特征：指空间物体的位置、形状和 大小等几何特征，以及与相邻物体的拓 扑关系。
人类对空间目标的定位一般不是通过记忆其空 间坐标确定的，而是确定某一目标与其他更熟 悉的目标间的空间位置关系进行定位的，而这 种关系往往也就是拓扑关系。
地图符号
地图制作过程和地图综合
地图的制作与GIS开发过程有许多相似之处，大致可分下 列步骤： 1）调查分析地图用户的要求； 2）确定制图目标，确定比例尺、投影、内容、设计符号、 编制地图规范； 3）收集数据、野外测量、像片判读、问卷调查等； 4）对数据进行鉴别、分析处理； 5）转绘数据到基础底图上； 6）进行地图综合，先选样区试验再对整个制图区域进行综 合； 7）进行地图清绘； 8）检查质量，检验精度等； 9）修改后制版印刷。
数据挖掘原理、算法及应用章 (8)
第8章 复杂类型数据挖掘 1） 以Arc/info基于矢量数据模型的系统为例， 为了将空间
数据存入计算机， 首先， 从逻辑上将空间数据抽象为不同的 专题或层， 如土地利用、 地形、 道路、 居民区、 土壤单 元、 森林分布等， 一个专题层包含区域内地理要素的位置和 属性数据。 其次， 将一个专题层的地理要素或实体分解为点、 线、 面目标， 每个目标的数据由空间数据、 属性数据和拓 扑数据组成。
第8章 复杂类型数据挖掘 2. 空间数据具体描述地理实体的空间特征、 属性特征。 空
间特征是指地理实体的空间位置及其相互关系； 属性特征表 示地理实体的名称、 类型和数量等。 空间对象表示方法目前 采用主题图方法, 即将空间对象抽象为点、 线、 面三类， 根据这些几何对象的不同属性， 以层（Layer）为概念组织、 存储、 修改和显示它们， 数据表达分为矢量数据模型和栅格 数据模型两种。
第8章 复杂类型数据挖掘图Fra bibliotek-5 综合图层
第8章 复杂类型数据挖掘
图8-4 栅格数据模型
第8章 复杂类型数据挖掘
3. 虽然空间数据查询和空间挖掘是有区别的， 但是像其他数 据挖掘技术一样， 查询是挖掘的基础和前提， 因此了解空间 查询及其操作有助于掌握空间挖掘技术。
由于空间数据的特殊性， 空间操作相对于非空间数据要 复杂。 传统的访问非空间数据的选择查询使用的是标准的比 较操作符： “>”、 “<”、 “≤ ”、 “≥ ”、 “≠ ”。 而空间选择是一种在空间数据上的选择查询， 要用到空间操 作符.包括接近、 东、 西、 南、 北、 包含、 重叠或相交 等。
不同的实体之间进行空间性操作的时候， 经常需要在属性之 间进行一些转换。 如果非空间属性存储在关系型数据库中， 那么一种可行的存储策略是利用非空间元组的属性存放指向相 应空间数据结构的指针。 这种关系中的每个元组代表的是一 个空间实体。
数据挖掘中的模型评估指标介绍
数据挖掘中的模型评估指标介绍在数据挖掘领域，模型评估是一个关键的步骤，它帮助我们判断模型的性能和准确度。
通过评估指标，我们可以了解模型的优势和不足，从而做出相应的改进和调整。
本文将介绍一些常用的模型评估指标，帮助读者更好地理解和应用数据挖掘中的模型评估。
1. 准确率（Accuracy）准确率是最常见的模型评估指标之一，它衡量了模型在所有样本中预测正确的比例。
准确率可以通过以下公式计算：准确率 = 预测正确的样本数 / 总样本数然而，准确率并不能完全反映模型的性能，特别是在样本不平衡的情况下。
在某些情况下，模型可能会倾向于预测多数类别，导致准确率高但对少数类别的预测效果较差。
2. 精确率（Precision）和召回率（Recall）精确率和召回率是用于评估二分类模型的指标。
精确率衡量了模型在预测为正类别的样本中的准确性，召回率衡量了模型对实际为正类别的样本的覆盖率。
精确率 = 预测为正类别且实际为正类别的样本数 / 预测为正类别的样本数召回率 = 预测为正类别且实际为正类别的样本数 / 实际为正类别的样本数精确率和召回率通常是相互矛盾的，提高精确率可能会降低召回率，反之亦然。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求来选择合适的评估指标。
3. F1值（F1 Score）F1值是综合考虑了精确率和召回率的指标，它是精确率和召回率的调和平均值。
F1值可以通过以下公式计算：F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)F1值可以帮助我们在精确率和召回率之间找到一个平衡点，更全面地评估模型的性能。
4. ROC曲线与AUC（Area Under Curve）ROC曲线是一种用于评估二分类模型的指标，它以假阳性率（False Positive Rate）为横轴，真阳性率（True Positive Rate）为纵轴，绘制出一条曲线。
ROC曲线可以帮助我们观察模型在不同阈值下的性能表现。
如何进行数据处理中的空间数据分析
如何进行数据处理中的空间数据分析空间数据分析是指根据空间位置信息对大量的数据进行分析和挖掘，以发现其中的空间关联、趋势和规律。
空间数据分析具有广泛的应用领域，包括地理信息系统（GIS）、遥感、环境监测、城市规划等。
下面将介绍如何进行空间数据分析。
1.数据准备空间数据分析需要准备具有空间位置信息的数据，可以是点、线、面等空间对象。
这些数据可以来自于传感器、遥感影像、GPS轨迹等多种数据源。
此外，还需要考虑数据的质量、精度和格式等因素。
2.空间数据的可视化在进行空间数据分析之前，通常需要先对数据进行可视化，以便更清楚地了解数据的分布和特征。
可以使用地图来展示空间数据，通过不同的符号和颜色来表示不同的属性值。
同时，还可以通过制作热力图、密度图等来表达数据的密集程度。
3.空间数据清洗和处理在空间数据分析过程中，可能会遇到数据缺失、异常值等问题，需要对数据进行清洗和处理。
可以使用空间插值方法填补缺失值，使用聚类或离群点检测算法处理异常值。
此外，还需要对数据进行投影转换、坐标系匹配等操作，以确保数据的一致性和可比性。
4.空间数据的统计分析在空间数据分析中，可以使用各种统计方法对数据进行分析。
例如，可以计算数据的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，从而对数据的分布特征进行描述。
此外，还可以通过频率分析、密度估计等方法对数据进行进一步的探索。
5.空间数据关联分析通过空间数据关联分析，可以研究数据之间的空间相关性和关联性。
例如，可以使用空间自相关分析方法来衡量数据的空间自相关程度，从而判断数据是否存在空间聚集现象。
此外，还可以使用空间回归模型来分析空间数据之间的因果关系。
6.空间数据挖掘空间数据挖掘是指从大量的空间数据中发现隐藏的知识和模式。
例如，可以使用空间聚类算法来发现数据的空间集群，使用空间关联规则挖掘算法来发现数据之间的关联规律。
此外，还可以使用空间预测模型来预测未来的空间数据。
7.空间数据可视化和呈现空间数据可视化是将分析结果以可视化的方式展示出来，以便更好地传达分析结果和发现。
基于空间数据库的数据挖掘技术
随着 Ｇ Ｓ技术 在 各个 行 业 的应 用 以及数 据 挖 Ｉ
ｌ 空 间数据库 知识发现 面 临的困难
从空 间数 据 库发 现 知识 的传 统途 径 是通 过 专 家 系统 、 数据 挖掘 、 间分 析 等技 术来 实 现 的 。但 空 是 在 空 间数据 库 隐含 知 识 的 发 现 方 面 ， 单 独 依 只 靠 某一种技术 ， 往存 在着 这样 或那样 的缺陷。 往
本 文分 析 了 空 间 数 据 库 知 识 发 现 面 临 的 困
难， 研究 了扩展传统数据挖掘方法如分类 、 关联规 则、 聚类 等 到空 间数据 库 的 方法 ， 对 空 间数 据库 并
系 统实 现 技术 及空 间数 据挖 掘 系统 开 发 模式 等进 行 了比较 分析 。
专家系统、 可移动计算 、 统计 、 遥感、 于知识 的系 基 统、 可视 化 等领 域 的有 关 技术 。
对于专家 系统来讲 ， 专家 系统 不具备 自动学习 的 能 力 ，Ｉ Ｇ Ｓ中的 专 家 系统 也 达 不 到 真 正 的智 能 系 统 的要求 ， 能 利 用 已有 的知 识 进 行 推 导 。对 于 仅
数据 挖 掘来 讲 ， 间数 据 库 与 普 通 数 据 库 的在 数 空 据存 储 机 制 的不 同和空 间数 据 的相 互 依赖 性 等特 点决 定 了在 空 间数 据库 无 法 直 接采 用 传统 的数据 挖 掘 方法 。对 于 空 间分 析 来 讲 ， 然 空 间分 析 中 虽 常用 的统 计 方 法 可 以很 好 地 处 理 数 字 型 数 据 ， 但 是 它存 在 的 问题 很 多 ， 统 计 方 法 通 常 假 设 空 间 如 分 布 的数据 间是 统 计 上 独 立 的 ， 现 实 中空 间对 而
数据挖掘方法论及案例介绍
确定评估对象为非C、R中的用户， 设评估组和参照组。 参照组参照依据为当月T中转网 申请率即{X/T的统计量},即参照组 的准确率为转网申请率； 评估组的选择对象考虑用模型预 测置信度90％以上的用户（丏满足 R的选择条件），其预测准确率为 评估指标。原则上该指标>经验值 即为可接叐的
• 评估分析：使用分析节点，可以 对模型生成准确预测的能力迚行 评估。
v' v A A
A
和
A
分别为A的均值和标准差；
3）小数定标规范化
v' v 10 j
j是使得max（|v’|)<1最小的整数；
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Huawei Confidential
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步骤五：算法选择
根据建模场景迚行算法选择：如：描述类有分类规则、聚类分析，预测类有、神经网络、决策树、 时间序列、回归分析、关联分析、贝叶斯网络、偏差检测，评估类有因子分析、主成分分析、数学 公式；并结合数据情况（如离散值、连续值，数据量大小）等选择合适的算法
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其次，清楚数据挖掘建模方法论（ CRISP-DM ）
数据挖掘：需明确数据挖掘目标以及业务需求
需要在业务的基础上，给出可实现的算法
输出数据挖掘具体实斲斱案
输入：数据挖掘目标
业务现状
业务需求
输出：实现算法
实斲斱案
应用斱案
CRISP-DM 模型评估 验证
需求&业务理解
确
建模
定
数据处理
&
理
指标设计
全面性。
常见的一些分析方法
戓略管理
SWOT分析、 PEST分析、 麦肯锡7s分析、五力模型、波士顿矩阵、通用矩阵、平衡计分卡、企业价值链
数据挖掘知识点总结
数据挖掘知识点总结数据挖掘是现代信息技术的一个重要分支，在数据科学、人工智能、商业智能等领域都有着重要的应用和意义。
数据挖掘是从大量的数据中提取隐藏在其中的有用信息和知识的过程。
通过数据挖掘，可以发现数据中的规律、模式、趋势和关联性，为企业决策、市场营销、产品研发等提供有力的支持。
数据挖掘涉及的知识点非常广泛，包括数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估等方面。
本文将对数据挖掘的相关知识点进行总结，包括其基本概念、方法、工具等方面。
一、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的、先前未知的有用信息和知识的过程。
数据挖掘技术可以帮助人们从数据中找到可靠的、较严谨的、可解释的、普遍适用的模式，这些模式可以应用到现实世界的决策中去。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘技术可以应用到许多领域，包括商业、金融、医疗、交通、环境等。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业发现内在规律，提高销售、服务质量和市场竞争力；在金融领域，数据挖掘可以帮助银行、保险公司和证券公司识别欺诈行为和风险，提高风险管理和效率；在医疗领域，数据挖掘可以帮助医疗机构发现潜在的危险因素、疾病的规律、潜在的患者群等。
3. 数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
其中，分类是把数据分成不同的类别，聚类是发现数据中的相似的组，关联规则挖掘是找出数据之间的相关性，异常检测是识别不符合全局模式的个体。
二、数据挖掘的方法1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘工作的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理数据中的错误、缺失、重复、不一致等问题，数据集成是指将不同数据源的数据集成到一起，数据变换是指将原始数据转换为更适合挖掘的形式，数据规约是指减少数据量，同时保持数据集的特征和信息。
2. 特征选择特征选择是指选择最相关、最有效的特征子集，以便构建更好的模型。
特征选择有助于减少数据维度、提高模型训练和预测效率、降低过拟合风险。
geo数据挖掘基本流程与代码
geo数据挖掘基本流程与代码一、概述在地理信息系统（Geographic Information System，GIS）领域，geo数据挖掘是指从地理信息数据中发现潜在的规律、关联和异常等知识的过程。
该过程主要涉及数据预处理、特征提取、模型构建和结果评估等多个步骤。
本文将逐步介绍geo数据挖掘的基本流程和相应的代码实现。
二、数据预处理数据预处理是geo数据挖掘流程中的重要步骤，它主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
以下是每个步骤的具体操作： ### 2.1 数据清洗数据清洗是指对原始地理信息数据进行错误检测和修正、缺失值处理、异常值处理等操作，以提高数据质量和准确性。
常见的数据清洗方法包括： - 删除重复数据项 - 处理缺失值：可以通过删除带有缺失值的数据项或通过插值等方法填充缺失值 - 处理异常值：可以通过统计分析和可视化等手段，识别和处理异常值 ### 2.2 数据集成数据集成是将来自不同数据源和格式的地理信息数据进行整合和合并的过程。
常见的数据集成方法包括： - 数据合并：根据属性值进行合并，或通过属性匹配来关联不同数据源的地理信息 - 数据冗余处理：删除重复的数据，保留最新、最全或最精确的数据项 ### 2.3 数据转换数据转换是指将原始地理信息数据转换为适合进行下一步特征提取和建模的形式。
常见的数据转换操作包括： - 数据平滑：通过平滑函数或滤波器对数据进行平滑处理，以减少噪声的影响 - 数据聚合：将细粒度的地理信息数据聚合为粗粒度的数据，减少数据规模和复杂度 ### 2.4 数据规约数据规约是指通过技术手段减少地理信息数据的存储空间和计算开销，以提高数据挖掘效率。
常见的数据规约方法包括： - 数据压缩：采用压缩算法对地理信息数据进行压缩存储 - 特征选择：通过选择重要的地理信息属性特征，减少数据维度和冗余特征三、特征提取特征提取是geo数据挖掘中的关键步骤，它是从原始地理信息数据中提取具有潜在意义和判别能力的特征。
欧氏距离模型
欧氏距离模型欧氏距离模型是一种经典的距离度量方法，适用于欧氏空间内的对象。
欧氏距离是指在n维空间中两点之间的直线距离，也称为欧几里得距离，是最常见的距离度量方式之一。
欧式距离模型根据欧氏距离的计算公式来计算不同对象之间的距离，从而帮助我们在空间中对它们进行分类和聚类。
本文将介绍欧式距离模型的相关理论和实际应用。
欧氏距离是空间中两个点之间的直线距离，也是最容易理解和实现的距离度量方式。
在n维空间中，欧氏距离的计算公式为：d = √((x2-x1)²+(y2-y1)²+...+(zn-zn-1)²)其中，d是两个点之间的欧氏距离，x1, y1, z1, x2, y2, z2, ..., xn, yn, zn是两个点在n个维度上的坐标值。
在二维空间中，点P和点Q之间的欧氏距离可以用以下公式来计算：其中，x1、y1和x2、y2分别是点P和点Q在坐标系中的横纵坐标。
欧氏距离是一个连续的度量方式，它可以代表一个空间中不同点之间的真实距离。
在许多应用领域中，如机器学习、数据挖掘和图像处理等，欧氏距离常用于对数据进行分类和聚类。
在数据挖掘中，欧氏距离可以用来计算不同数据对象之间的相似度，并根据相似度进行聚类或分类。
在图像处理中，欧氏距离可以用来计算不同像素之间的距离，从而进行图像的匹配和识别。
欧氏距离模型在许多场景下是一个非常有效的距离度量方法，但它也有一些局限性。
首先，在高维空间中，欧式距离的计算量很大，计算时间很慢。
其次，在存在比例缩放时，欧氏距离不能区分不同维度的重要性。
例如，当我们比较两个人的体重和身高时，欧氏距离会将两者看作具有相同的重要性，而实际上身高可能更重要。
此外，在某些领域，如声音识别和文本识别等，欧氏距离可能无法对数据的内在规律进行建模。
针对这些局限性，我们可以使用其他距离度量方式，如曼哈顿距离、切比雪夫距离和马哈拉诺比斯距离等。
4. 总结欧氏距离模型是一种基于欧氏距离计算的距离度量方法，适用于欧氏空间内的对象。
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常用空间数据挖掘计算模型介绍
本文在对数据挖掘基本概念进行了介绍的基础上，详细介绍了目前在数据挖掘中最常用的计算模型，包括空间关系、空间实体关联矩阵、空间实体信息模型，让读者对数据挖掘技术有一个基本的了解。
标签：数据挖掘；空间关系；空间实体关联矩阵；空间实体信息模型
1 空间数据挖掘概念
空间数据挖掘指利用统计学、人工智能、机器学习、模糊数学、模式识别和专家系统等理论、方法和技术，从空间数据库中抽取人们想要获取但没有清楚表现出来的能反映出客观世界的本质的隐含知识[1][2]。
空间数据由三个层次构成。
最底层是数据源为空间数据挖掘提供数据。
包含数据域的空间数据仓库管理系统和知识域的知识库管理系统。
中间层为挖掘器，它采用各种空间数据挖掘方法分析被提取的数据。
顶层是人机交互界面，即将发现的知识以用户能理解和接受的形式展现给用户[1，2]。
空间数据处理过程可分为：数据准备、数据选择、数据预处理、数据变换、确定目标、确定算法、数据挖掘、模式解释和知识评价[1]。
常用的计算模型有：空间关系、空间实体关联矩阵、空间实体信息模型，本文将对这三种模型一一介绍。
2 空间关系计算方法
数据挖掘中主要有空间距离、空间拓扑、空间方位三类空间概念。
空间距离：距离常指几何学的欧式距离，用它来描述空间两个物体之间的远近关系。
欧氏距离是两点间的直线最短距离，在空间数据挖掘中可以用它来计算：点点距离、点线距离、点面距离、线线距离、线面距离和面面距离，此外根据具体问题也会使用棋盘距离或曼哈顿距离[1]。
空间方位：定义目标对象之间的方位，在分析的时候，我们一般预定义一个坐标轴，再做垂直于坐标轴的直线，用此直線来表示两个对象间的方位关系。
当分析的对象是某个平面时就用平面的重心来代替面，再求出两重心之间的方位关系，用此来代表两平面间方位关系[1]。
空间拓扑：它不考虑距离和方位，而是把点、线、面都看成拓扑元素，用关联和邻接来描述点线面之间的关系。
关联是不同拓扑元素之间的关系，存在于点与线，线与面、点与面之间，相同拓扑元素（比如点点、线线、面面之间）的关系常用邻接表示；也用包含、几何、层次关系描述两个拓扑元素之间的关系，包含关系指面与其他拓扑元素之间的关系；两元素间距离在某个约束范围内称他们
之间有几何关系；同类元素之间的等级高低用层次表示[1]。
3 空间关联矩阵
它是李新运博士在空间权重矩阵基础上拓展而得到的，矩阵中每个元素表示实体之间所具有的某种指定空间关系。
若实体j和实体i满足某种指定关系时则矩阵中的值为1，如果不满足则的值为0[1]。
根据李博士的定义：当=1，则矩阵所指代的对象i和对象j在空间上是相关的；若=0，则其所指代的对象i和对象j在空间上是无关的。
结合前面的空间关系计算方法和该观点，研究者们又定义出：根据拓扑元素间的邻接关系的邻接矩阵，根据拓扑元素之间的邻近关系的邻近矩阵，根据线状实体之间的相交关系定义空间相交矩阵，根据点线之间空间距离定义空间侧近矩阵，根据点状要素是否位于区域内部定义空间击中矩阵，根据线状实体是否穿过区域定义空间切割矩阵，根据点状要素之间的空间关系定义方位矩阵[1]。
4 空间实体信息
空间实体信息模型对空间实体的组织和表示起着非常重要的作用，常见的空间实体信息有：空间场模型、空间要素模型、空间网络模型[1]。
空间场模型：由空间框架、场函数和一组相关场操作组成，多用来表示连续的或无固定形状的概念，在计算机中用栅格数据结构、不规则三角网、等高线和点网络来实现。
空间框架是一个用于度量空间对象的有限框架，利用场函数将空间框架映射到分析对象的属性域，选择分析对象的那些属性域，使用什么场函数来映射，需要结合分析的具体问题来确定，在三个要素中场被看成同属性的点的轨迹构成的表面或者等值线[1]。
场操作把场的一个子集映射到其他场，它实现了不同场之间的交互和联系，常用的场操作有局部场操作、聚焦场操作、区域场操作。
空间要素模型：空间对象被认为是一个在概念上可以与它的邻域分离的现象，空间要素模型用来表达空间对象之间的关系，所以空间要素由彼此存在某种特殊关系的空间对象（元素）构成。
模型中的信息是具有各自特征属性的集合，即其中的每个对象必须具有可被识别、重要性和特征明显三个条件。
对象的各种特征之间反映了现实世界与信息世界之间的表达和对应关系，对象的特征在于它的属性分为空间属性和非空间属性，距离说明空间属性，比如对象是一个多边形，则此处的多边形就是对象的空间属性；此外对象的其他属性被称为非空间属性，比如对象的名称，特别指出的是一个对象可以有多个空间属性[1]。
空间网络模型：用节点、链表示对象，所以我们常把位于该模型中的地物抽象为节点、链等对象，并且关注他们之间的连通关系，常常使用有向图来表示，有向图中的节点代表数据记录，连线代表不同节点之间的连通关系。
该模型最基本的特征是多个要素之间的影响和交互需要沿着有向图中的箭线；节点间没有明确的从属关系，它可以与有向图中其他多个节点建立联系[1]。
参考文献：
[1]贾俊杰.空间数据挖掘中若干关键技术研究[D].2009.
[2]潘玲.空间数据挖掘与GIS集成技术研究[D].2007.。