基于不同的结构设计，可以采用以下四种耦合模式将数据挖掘系统与数据库和数据仓库系统进行集成：不耦合、松散耦合、半紧密耦合和紧密耦合。 不耦合的系统不利用数据库、数据仓库系统的任何功能，因此在使用大的数据集或者存储在数据库中的数据时会有困难。在松散耦合的...

随着现代信息获取技术的飞速发展，空间数据的属性增加极为迅速。在遥感领域，由于感知器技术的飞速发展，波段的数目由几个增加到几十甚至上百个，如何从几十甚至几百维空间中提取信息、发现知识是对空间数据挖掘研究的一个巨大挑战。对高维数据的挖掘处理，关键是要实...

GIS与空间数据挖掘的集成模式 1．松散耦合式-外部空间数据挖掘模式 这种模式基本上将GIS作为一个空间数据库看待，在GIS环境外部借助其它软件或计算机语言进行空间数据挖掘，其与GIS之间采用数据通讯的方式联系。 2．嵌入式-内部空间数据挖掘模式在GIS中将空间数据挖掘...

空间数据库挖掘的研究趋势 1．算法的效率 空间数据的复杂性和数据的大量性，TB数量级的数据库出现，必然增大发现算法的搜索空间,增加了搜索的盲目性； 提高算法效率成为空间挖掘算法在实际应用中的不可避免的巨大挑战。 2．数据挖掘方法和任务的多样性 现有空间挖掘方...

空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉融合的新领域，它综合了机器学习、数据库、专家系统、模式识别、统计学和可视化等领域的有关技术，因而空间数据挖掘的方法是多种多样的，空间数据挖掘的方法主要有以下几种： 1．统计方法 统计方法一直是分析空间数据的常用方法，有...

空间数据挖掘所能发现的基本知识类型有：空间特征规则、空间区分规则、空间分布规律、空间关联规则、空间分类规则、空间聚类规则、空间演变规则、空间偏差规则等。这些知识可以采用特征表、谓词逻辑、产生式规则、语义网络、面向对象的表达方法、可视化表达方法等来进...

数据挖掘有各种各样的体系结构，如Hart等人提出的通用数据挖掘原型DBLEARN/DBMINER，Holsheimer等人提出的并行体系结构以及Matheus等人提出的多组件体系结构所有这些体系结构都可扩展用于空间数据挖掘。相比之下，Matheus等人提出的体系结构要更通用一些，已经被一些研...

空间数据挖掘过程是一个交互的、迭代的过程，和一般数据挖掘一样，空间数据挖掘过程包括以下几个步骤： (1)数据选择：从数据库中检索与分析任务相关的数据。例如，选取相关的数据子集，相关的属性或维，或者数据集的一个样本。 (2)数据预处理：消除噪声或不一致数据，...

空间数据挖掘的定义：空间数据挖掘(Spatial DataMining，SDM)，是指从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其它一些隐含在数据库中的普遍的数据特征。 还有一个术语一一空间数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in spatialDa...

数据仓库、OLAP和数据挖掘是作为三种独立的信息处理技术出现的。数据仓库用于数据的存储和组织，OLAP集中于数据的分析，数据挖掘则致力于知识的自动发现。他们都可以分别应用到信息系统的设计和实现中，以提高相应的处理能力。 由于这三种技术内在的联系性和互补性，将...