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建議一齊購買： + NT$ 810 《 空间模式挖掘理论与方法 》 + NT$ 504 《 数据挖掘：R语言实战 》 + NT$ 725 《 空间数据挖掘理论与应用（第二版） 》 內容簡介： 《地理时空数据挖掘》主要针对地理空间数据及其时间序列，系统总结主要地理空间数据分析及挖掘方法,探索其在抽样调查、自然灾害及系统风险分析等方面的应用及辅助决策功能。《地理时空数据挖掘》将分方法、工具及应用三部分。（1）方法部分探讨采用经典数据挖掘来处理空间数据，在经典数据挖掘方法的基础上融入空间因子；考虑到空间数据具有空间关联性即空间变异性的特点，经典的方法不一定适合处理空间数据，本部分也系统总结不同于经典方法的空间数据挖掘方法；探讨如何在GIS的环境中建立基于时空数据挖掘方法的辅助决策支持模型。（2）工具部分总结了主要的空间数据分析及数据挖掘软件，重点探讨在地理信息系统支持下如何实现时空数据挖掘的算法，如何集成多个系统组件形成有机的系统，以达到辅助决策的功能。（3）应用部分则重点介绍了时空数据挖掘在资源环境调查、自然灾害风险分析、系统风险识别等方面的运用，展现了其所起的解决实际问题的作用及辅助决策功能。 目錄： 前言 引言 0.1时空数据的特点 0.2基于栅格的数据分析及发掘流程 0.3涉及的关键技术 0.3.1空间统计分析技术 0.3.2数据挖掘技术 0.3.3空间数据挖掘技术 0.3.4基于贝叶斯网络的学习及概率推理技术 0.4案例 0.5本书组织结构 参考文献 第一篇理论方法 第1章数据来源及预处理 1.1多源异构的数据来源 1.1.1按照存储格式划分 1.1.2按照来源划分 1.1.3按照类型划分 1.1.4矢量数据转换成栅格数据以及栅格数据的重采样 1.2数据预处理 1.2.1插值数据分析 1.2.2缺值数据分析 1.2.3正则化（数据过滤） 1.2.4孤立点及噪点分析 1.2.5数据转换 1.2.6多重共线性分析 1.2.7特征选择 1.2.8模型组合 参考文献 第2章相关性分析 2.1普通的相关性分析 2.1.1Pearson相关系数探索连续变量相关性 2.1.2Spearman及Kendall''stau-b相关系数探索离散变量关联性 2.1.3散点图分析 2.1.4条件直方图分析 2.1.5三维插值曲面图分析 2.2空间自相关及聚集性 2.2.1空间自相关性 2.2.2空间自相关的计算及（空间聚集性）解泽 2.2.3空间自相关图 2.3空间变异性 2.3.1基本原理 2.3.2变异函数的定义及解译 2.4时间序列相关性 2.4.1自相关函数和偏自相关函数 2.4.2ARMA模型的自相关分析 参考文献 第3章关联规则发现 3.1普通的关联规则发现 3.1.1Apriori算法 3.1.2FP-Growth算法 3.2空间上的关联规则 3.2.1空间关联规则 3.2.2空间同位规则 3.3时空上的关联性 3.3.1区内非序列关联模式 3.3.2区内序列关联模式 3.3.3区之间非序列／序列关联模式 3.4案例 参考文献 第4章监督学习提取知识及预测 4.1基于规则的学习方法 4.1.1决策树学习器 4.1.2粗糙集学习器 …… 第二篇软件工具 第三篇综合运用

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