基于叠置分析和面积计算的空间关联规则挖掘算法研究

"利用叠置分析和面积计算实现空问关联规则挖掘" 本文提出了一种新的空间关联规则挖掘算法I-Apriori及其改进算法FI-Apriori，该算法可以直接从矢量多边形图层中提取所有强关联规则，无需对空间数据进行事务化。该算法的提出解决了传统空间关联规则挖掘方法的局限性，能够挖掘出更多的空间关联规则。 空间关联规则是指形如A→B的蕴涵式，其中A和B是谓词的集合，至少包含一个空间谓词。空间关联规则的两个基本评价指标是支持度和置信度。支持度是指规则A→B在数据集中的出现频率，置信度是指规则A→B在满足条件A时的出现概率。 传统的空间关联规则挖掘方法可以分为两类：基于事务的方法和基于叠置分析的方法。基于事务的方法需要将空间数据事务化，然后对所得的事务数据集进行规则挖掘。基于叠置分析的方法利用叠置分析、距离和面积计算等操作直接从空间图层中提取关联规则。 I-Apriori算法和FI-Apriori算法是基于叠置分析的方法，它们可以直接从矢量多边形图层中提取所有强关联规则，不需要对空间数据进行事务化。该算法的提出解决了基于叠置分析的方法的局限性，能够挖掘出更多的空间关联规则。 在实际应用中，I-Apriori算法和FI-Apriori算法可以应用于各种空间数据挖掘任务，如地理信息系统、遥感图像处理、空间数据分析等。该算法的提出为空间关联规则挖掘提供了新思路和新方法，能够挖掘出更多的空间关联规则，提高空间数据挖掘的效率和准确性。 本文提出了一种新的空间关联规则挖掘算法I-Apriori及其改进算法FI-Apriori，该算法可以直接从矢量多边形图层中提取所有强关联规则，无需对空间数据进行事务化。该算法的提出解决了传统空间关联规则挖掘方法的局限性，能够挖掘出更多的空间关联规则，提高空间数据挖掘的效率和准确性。 知识点： 1. 空间关联规则的概念和定义 2. 支持度和置信度的计算公式 3. 基于事务的空间关联规则挖掘方法 4. 基于叠置分析的空间关联规则挖掘方法 5. I-Apriori算法和FI-Apriori算法的原理和应用 6. 空间关联规则挖掘的应用领域和前景