空间数据挖掘一、空间数据库概述空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。空间数据库的研究始于20世纪70年代的地图制图与遥感图像处理领域，其目的是为了有效地利用卫星遥感资源迅速绘制出各种经济专题地图。由于传统的关系数据库在空间数据的表示、存储、管理、检索上存在许多缺陷，从而形成了空间数据库这一数据库研究领域。而传统数据库系统只针对简单对象，无法有效的支持复杂对象（如图形、图像）。空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤：数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等，而数据挖掘只是其中的一个关键步骤。但是为了简便，人们常常用空间数据挖掘来代替空间数据挖掘和知识发现。空间数据挖掘与传统数据挖掘的不同表现在以下三个方面：传统数据挖掘处理的是数字和类，而空间数据则是一些更为复杂的数据类型；传统数据挖掘通常具有显式的输入，而空间数据挖掘的输入则常常是隐式的；在传统数据挖掘中，有一个至关重要的前提假设：数据样品是独立生成的。而这一假设在空间数据分析中是不成立的。事实上，空间数据之间是高度自关联的。二、空间数据挖掘的技术特点(一)数据挖掘算法具有高效、可测的特点数据库一般有数千个表和属性以及上百万个元组。数据库中千兆级别的数据已不再罕见，因为万亿级别的数量数据库已经腾空出世，取代了千兆级别的数据库。高维空间的海量数据库不但使搜索的空间变大，而且更容易发现模式存在的错误，所以充分利用相关知识去改变维数，降低维数，删除多余的数据，使数据挖掘的算法更具高效性。海量空间数据提供知识的算法要有可测性、高效性。多项式算法和指数算法没有实际的使用价值，但是若把算法换成以有限的数据做成特定的模型来获取合适的参数，实现的价值将会相当可观。(二)所挖掘的信息来源于各种数据用因特网、广域网、局域网与其他数据源组成一个结构复杂、空间庞大的数据库。数据进行挖掘主要是在各种语义的非格式化和格式化的数据中挖掘数据知识，这种数据挖掘可以弥补庞大、复杂的数据库所不能查询的数据知识。数据库本身已拥有分布广、规模大、数据挖掘方法复杂等特性，该特性的要求是要构建一种分布平行的数据挖掘技术。(三)具有集成功能一个发现系统的功能和方法如果没有足够多样，其能够使用的范围也必定会受到影响和限制。要想拓宽发现知识的领域，空间数据的挖掘系统就必须要把网络系统、知识管理库、数据管理库、专家系统、可视化系统、决策支持系统等技术集成到一起。(四)数据挖掘知识可以在多抽象层上交互预测数据库将会挖掘出何种知识，这是一件艰难的事情，因此作为高级的数据查询挖掘系统必须要更深人地探寻更多有利的线索。数据挖掘具有的交互特点可以帮助用户及时定义出数据挖掘的需求，使数据挖掘的过程得到深化，并以不同的视觉机智地看待数据挖掘技术在多抽象层面上出现的结果。(五)用户的界面可以达到人机交互的效果空间数据的挖掘目的是要实现数据挖掘结果的准确性，并且要言简意赅，容易表达。用多角度、多视角的考察方式对知识进行探索发现，把带有图文的界面与高级语言有机结合起来，对数据的结果和要求进行表达。在当下，还有很多用户无法与知识发现工具和知识发现系统进行人机的交互，针对这种情况，可以选择数据库的演绎方法以及贝叶斯法去发现知识，进而实现用户界面与人进行交互的效果。(六)数据挖掘的安全性和私有性数据挖掘的过程中，通常会以一种全方位、多角度、多层面的视觉去看待数据，这往往会对数据挖掘的安全性和私有性产生严重影响。探究、分析数据挖掘时出现的数据不合法人侵等现象，可以对数据库的安全方法进行合理改进，以此来保护信息，防止信息被泄露出去。(七)对不同的数据进行处理各种数据库之间是存在有关系、有联系的，所以要清楚地...