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商品簡介
目次
商品簡介
《地理時空數據挖掘》主要針對地理空間數據及其時間序列，系統總結主要地理空間數據分析及挖掘方法,探索其在抽樣調查、自然災害及系統風險分析等方面的應用及輔助決策功能。《地理時空數據挖掘》將分方法、工具及應用三部分。（1）方法部分探討采用經典數據挖掘來處理空間數據，在經典數據挖掘方法的基礎上融入空間因子；考慮到空間數據具有空間關聯性即空間變異性的特點，經典的方法不一定適合處理空間數據，本部分也系統總結不同于經典方法的空間數據挖掘方法；探討如何在GIS的環境中建立基于時空數據挖掘方法的輔助決策支持模型。（2）工具部分總結了主要的空間數據分析及數據挖掘軟件，重點探討在地理信息系統支持下如何實現時空數據挖掘的算法，如何集成多個系統組件形成有機的系統，以達到輔助決策的功能。（3）應用部分則重點介紹了時空數據挖掘在資源環境調查、自然災害風險分析、系統風險識別等方面的運用，展現了其所起的解決實際問題的作用及輔助決策功能。
目次
前言
引言
0.1 時空數據的特點
0.2 基于柵格的數據分析及發掘流程
0.3 涉及的關鍵技術
0.3.1 空間統計分析技術
0.3.2 數據挖掘技術
0.3.3 空間數據挖掘技術
0.3.4 基于貝葉斯網絡的學習及概率推理技術
0.4 案例
0.5 本書組織結構
參考文獻
第一篇理論方法
第1章 數據來源及預處理 前言
引言
0.1 時空數據的特點
0.2 基于柵格的數據分析及發掘流程
0.3 涉及的關鍵技術
0.3.1 空間統計分析技術
0.3.2 數據挖掘技術
0.3.3 空間數據挖掘技術
0.3.4 基于貝葉斯網絡的學習及概率推理技術
0.4 案例
0.5 本書組織結構
參考文獻
第一篇理論方法
第1章 數據來源及預處理
1.1 多源異構的數據來源
1.1.1 按照存儲格式劃分
1.1.2 按照來源劃分
1.1.3 按照類型劃分
1.1.4 矢量數據轉換成柵格數據以及柵格數據的重采樣
1.2 數據預處理
1.2.1 插值數據分析
1.2.2 缺值數據分析
1.2.3 正則化（數據過濾）
1.2.4 孤立點及噪點分析
1.2.5 數據轉換
1.2.6 多重共線性分析
1.2.7 特征選擇
1.2.8 模型組合
參考文獻
第2章 相關性分析
2.1 普通的相關性分析
2.1.1 Pearson相關系數探索連續變量相關性
2.1.2 Spearman及Kendallstau-b相關系數探索離散變量關聯性
2.1.3 散點圖分析
2.1.4 條件直方圖分析
2.1.5 三維插值曲面圖分析
2.2 空間自相關及聚集性
2.2.1 空間自相關性
2.2.2 空間自相關的計算及（空間聚集性）解澤
2.2.3 空間自相關圖
2.3 空間變異性
2.3.1 基本原理
2.3.2 變異函數的定義及解譯
2.4 時間序列相關性
2.4.1 自相關函數和偏自相關函數
2.4.2 ARMA模型的自相關分析
參考文獻
第3章 關聯規則發現
3.1 普通的關聯規則發現
3.1.1 Apriori算法
3.1.2 FP-Growth算法
3.2 空間上的關聯規則
3.2.1 空間關聯規則
3.2.2 空間同位規則
3.3 時空上的關聯性
3.3.1 區內非序列關聯模式
3.3.2 區內序列關聯模式
3.3.3 區之間非序列／序列關聯模式
3.4 案例
參考文獻
第4章 監督學習提取知識及預測
4.1 基于規則的學習方法
4.1.1 決策樹學習器
4.1.2 粗糙集學習器
……
第二篇軟件工具
第三篇綜合運用
引言
0.1 時空數據的特點
0.2 基于柵格的數據分析及發掘流程
0.3 涉及的關鍵技術
0.3.1 空間統計分析技術
0.3.2 數據挖掘技術
0.3.3 空間數據挖掘技術
0.3.4 基于貝葉斯網絡的學習及概率推理技術
0.4 案例
0.5 本書組織結構
參考文獻
第一篇理論方法
第1章 數據來源及預處理 前言
引言
0.1 時空數據的特點
0.2 基于柵格的數據分析及發掘流程
0.3 涉及的關鍵技術
0.3.1 空間統計分析技術
0.3.2 數據挖掘技術
0.3.3 空間數據挖掘技術
0.3.4 基于貝葉斯網絡的學習及概率推理技術
0.4 案例
0.5 本書組織結構
參考文獻
第一篇理論方法
第1章 數據來源及預處理
1.1 多源異構的數據來源
1.1.1 按照存儲格式劃分
1.1.2 按照來源劃分
1.1.3 按照類型劃分
1.1.4 矢量數據轉換成柵格數據以及柵格數據的重采樣
1.2 數據預處理
1.2.1 插值數據分析
1.2.2 缺值數據分析
1.2.3 正則化（數據過濾）
1.2.4 孤立點及噪點分析
1.2.5 數據轉換
1.2.6 多重共線性分析
1.2.7 特征選擇
1.2.8 模型組合
參考文獻
第2章 相關性分析
2.1 普通的相關性分析
2.1.1 Pearson相關系數探索連續變量相關性
2.1.2 Spearman及Kendallstau-b相關系數探索離散變量關聯性
2.1.3 散點圖分析
2.1.4 條件直方圖分析
2.1.5 三維插值曲面圖分析
2.2 空間自相關及聚集性
2.2.1 空間自相關性
2.2.2 空間自相關的計算及（空間聚集性）解澤
2.2.3 空間自相關圖
2.3 空間變異性
2.3.1 基本原理
2.3.2 變異函數的定義及解譯
2.4 時間序列相關性
2.4.1 自相關函數和偏自相關函數
2.4.2 ARMA模型的自相關分析
參考文獻
第3章 關聯規則發現
3.1 普通的關聯規則發現
3.1.1 Apriori算法
3.1.2 FP-Growth算法
3.2 空間上的關聯規則
3.2.1 空間關聯規則
3.2.2 空間同位規則
3.3 時空上的關聯性
3.3.1 區內非序列關聯模式
3.3.2 區內序列關聯模式
3.3.3 區之間非序列／序列關聯模式
3.4 案例
參考文獻
第4章 監督學習提取知識及預測
4.1 基于規則的學習方法
4.1.1 決策樹學習器
4.1.2 粗糙集學習器
……
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