基于DM与MapGIS的矿产资源评价研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题提出背景 | 第8-9页 |
| 1.2 课题的国内、外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 课题研究的目的、意义 | 第11-12页 |
| 1.4 课题研究的主要内容以及技术路线 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘 | 第13-18页 |
| 2.1 数据挖掘的特点 | 第13-14页 |
| 2.2 数据挖掘的常用方法 | 第14-15页 |
| 2.3 数据挖掘的一般步骤 | 第15页 |
| 2.4 常用的数据挖掘软件 | 第15-18页 |
| 2.4.1 MapGIS | 第15-16页 |
| 2.4.2 PolyAnalyst | 第16-17页 |
| 2.4.3 Matlab | 第17-18页 |
| 3 聚类分析 | 第18-27页 |
| 3.1 聚类分析的基本原理及其过程 | 第18-21页 |
| 3.2 常用的聚类方法 | 第21-27页 |
| 3.2.1 基于层次的方法 | 第22-23页 |
| 3.2.2 基于密度的方法 | 第23-24页 |
| 3.2.3 基于划分的方法 | 第24-27页 |
| 4 关联分析 | 第27-31页 |
| 4.1 关联分析的原理 | 第27-28页 |
| 4.2 几种常用的关联分析方法 | 第28-31页 |
| 4.2.1 Apriori 算法 | 第28页 |
| 4.2.2 改进的 Apriori 算法 | 第28-31页 |
| 5 模糊算法 | 第31-35页 |
| 5.1 模糊聚类算法 | 第31-32页 |
| 5.1.1 模糊矩阵 | 第31页 |
| 5.1.2 λ截矩阵 | 第31-32页 |
| 5.1.3 模糊关系的传递性 | 第32页 |
| 5.1.4 模糊相似关系 | 第32页 |
| 5.2 模糊 C 均值聚类算法 | 第32-35页 |
| 6 宝力高庙区域矿产资源评价研究 | 第35-62页 |
| 6.1 研究区域总体概况 | 第35-38页 |
| 6.1.1 自然气候情况 | 第35页 |
| 6.1.2 研究区域地质背景 | 第35-37页 |
| 6.1.3 研究区域样点的地理分布 | 第37-38页 |
| 6.2 数据整理与创建数据库 | 第38页 |
| 6.3 聚类分析实例研究 | 第38-49页 |
| 6.3.1 K-means 聚类分析研究 | 第38-49页 |
| 6.4 MapGIS K9 显示聚类结果 | 第49-50页 |
| 6.5 关联分析实例研究 | 第50-57页 |
| 6.5.1 K=8 时的关联分析 | 第51-53页 |
| 6.5.2 K=9 时的关联分析 | 第53-54页 |
| 6.5.3 K=10 时的关联分析 | 第54-57页 |
| 6.6 模糊 C 均值实例研究 | 第57-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 在学研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
