MATLAB平台上的空间数据挖掘系统M-SDM的设计与应用

"这篇论文详细介绍了基于MATLAB的空间数据挖掘系统（M-SDM）的设计与实现，该系统集成了空间关联规则挖掘、空间聚类分析和决策树分析等多种算法，旨在提高海量空间数据处理效率。作者赵璐和郑新奇来自中国地质大学(北京)土地科学技术学院和北京市国土资源信息研究开发重点实验室。" 基于MATLAB的空间数据挖掘系统（M-SDM）是一个创新性的集成平台，它结合了MATLAB、地理信息系统（GIS）和空间数据挖掘（SDM）的技术，以解决海量空间数据处理和知识发现的问题。MATLAB因其强大的数据处理和可视化能力而被选为开发基础，尤其是在大数据量的处理和图形用户界面设计方面，这在其他高级语言中可能难以实现。 论文指出，尽管空间数据挖掘的研究在过去几十年里取得了显著进展，但针对海量空间数据的集成系统研究仍相对较少，而这是实际应用中亟待解决的问题。M-SDM系统的构建旨在填补这一空白，提供一个高效且用户友好的工具，以应对复杂的空间数据挖掘任务。 M-SDM系统的设计包含了多个关键要素，如空间关联规则挖掘，用于发现空间对象之间的潜在关系；空间聚类分析，帮助识别数据中的自然群组或模式；决策树分析，支持基于特征的预测和分类。这些算法的集成使得系统能够处理不同类型的空间数据挖掘任务。 在系统开发过程中，需求分析至关重要。M-SDM系统需满足空间信息管理、数据挖掘实施以及结果分析的需求，覆盖了从数据预处理到知识提取的全过程。通过这个系统，用户可以交互式地操作和分析空间数据，从而提升研究和决策的效率。 此外，MATLAB7.1作为开发平台，为系统的高效运行提供了保障。MATLAB的M语言使得开发人员能够方便地编码实现各种复杂的算法，同时，MATLAB的可视化功能有助于用户直观理解挖掘结果。 论文的贡献在于提供了一个实用的工具，不仅拓展了MATLAB在空间数据挖掘和矢量数据处理领域的应用，也为未来类似系统的开发提供了借鉴。通过M-SDM，研究者和从业者可以更有效地处理大规模空间数据，推动空间数据挖掘在各个领域的应用，包括土地利用规划、环境监测、城市规划等。