空间数据挖掘算法详解：关联分析与SPSS-Clementine实践

本章节主要探讨了空间数据挖掘算法在数据挖掘领域中的应用，特别是针对空间关联分析这一关键技术。空间关联规则挖掘是传统的关联规则挖掘方法在地理空间数据上的扩展，它关注的是在多维空间概念层次上的统计规律。在数据挖掘技术中，空间关联分析通常依赖于统计参数如最小支持度和最小可信度，以识别出数据集中不同空间实体之间的频繁模式或相关性。 首先，章节引述了数据挖掘的社会需求背景，强调了随着信息化社会的发展，海量数据的增长速度惊人，如果没有有效的数据挖掘工具，理解和利用这些数据将变得困难。经典的"啤酒尿布"案例生动展示了数据挖掘如何通过发现数据间的隐含关系来提升商业策略。 数据挖掘被定义为从大量复杂数据中挖掘出有价值的信息和知识的过程，它区别于信息检索，后者是预设规则下的信息查找，而数据挖掘则是寻找潜在关系和关联。商业定义中，数据挖掘被看作是根据企业目标，通过分析数据揭示规律并为企业决策提供支持的手段，例如，通过对客户数据的挖掘，可以发现特定消费群体的特征，帮助企业制定更精准的营销策略。 章节还回顾了数据挖掘的历史发展，提到了早期在IJCAI会议中关于数据库知识发现的讨论，以及1991年至1994年期间KDD（知识发现与数据挖掘）讨论专题的兴起，这些都是空间数据挖掘理论和技术演进的重要里程碑。 在具体的空间数据挖掘算法中，空间关联分析是关键一环，它在诸如商业选址优化、市场趋势预测、疾病传播分析等领域都有广泛应用。掌握这一技术，不仅有助于提高数据分析效率，还能为企业创造新的商业机会。通过SPSS和Clementine这样的工具，专业人员能够有效地执行空间关联分析，实现从数据到洞察的转化。