基于空间数据库的数据挖掘技术研究
| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| ·知识发现和数据挖掘 | 第7-8页 |
| ·空间数据挖掘概述 | 第8-9页 |
| ·空间数据挖掘的理论和方法 | 第9-13页 |
| ·概率论 | 第10页 |
| ·证据理论 | 第10页 |
| ·空间统计学 | 第10-11页 |
| ·规则归纳 | 第11页 |
| ·聚类分析 | 第11-12页 |
| ·空间分析 | 第12页 |
| ·Rough集理论 | 第12-13页 |
| ·空间数据挖掘的一般过程 | 第13-14页 |
| ·空间数据挖掘可获得的知识 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘方法分类 | 第15页 |
| ·本文的研究内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 空间数据挖掘技术的相关知识 | 第17-27页 |
| ·空间数据挖掘的要素 | 第17-19页 |
| ·空间查询处理中的多层过滤方法 | 第19-21页 |
| ·空间数据挖掘的模型与算法 | 第21-26页 |
| ·数据挖掘的模型结构 | 第22页 |
| ·空间关联规则挖掘 | 第22-24页 |
| ·空间数据分类 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 Rough集理论与数据挖掘 | 第27-37页 |
| ·Rough集理论的基本概念 | 第27-31页 |
| ·不可分辨关系 | 第27-28页 |
| ·Rough集定义及基本概念 | 第28-31页 |
| ·Rough度与分类质量 | 第31-32页 |
| ·Rough集与数据挖掘有关的概念 | 第32-37页 |
| ·可分辨矩阵 | 第33页 |
| ·决策表属性约简的概念 | 第33-34页 |
| ·属性重要性的代数表示 | 第34-35页 |
| ·属性重要性的信息熵表示 | 第35-37页 |
| 第四章 挖掘空间数据库中的分类规则 | 第37-49页 |
| ·挖掘分类规则的步骤 | 第37-38页 |
| ·分类之前的准备工作 | 第38-39页 |
| ·空间信息的种类 | 第38页 |
| ·分类之前需要解决的问题 | 第38-39页 |
| ·决策表属性离散化 | 第39-40页 |
| ·决策表属性约简 | 第40-41页 |
| ·决策表值约简 | 第41-42页 |
| ·数据实验 | 第42-48页 |
| ·确定参与挖掘的数据 | 第42-45页 |
| ·生成决策表和决策表的离散化 | 第45-47页 |
| ·决策表属性约简和值约简 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 挖掘空间数据库中的关联规则 | 第49-59页 |
| ·相关概念 | 第49-51页 |
| ·由空间数据生成事务数据集合 | 第51-53页 |
| ·参考特征中心模型 | 第52页 |
| ·窗口中心模型 | 第52-53页 |
| ·事件中心模型 | 第53页 |
| ·从事务数据中挖掘关联规则 | 第53-55页 |
| ·单层关联规则挖掘 | 第53-54页 |
| ·多层关联规则挖掘 | 第54-55页 |
| ·数据实验 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 在读期间的研究成果 | 第67页 |
