不确定性空间数据挖掘：模型与算法分析

"该资源探讨了空间数据挖掘中的不确定性分析，并提出了一种不确定性空间数据挖掘算法模型，结合了EM算法和Apriori算法，旨在处理和挖掘带有不确定性的空间数据。文章通过对中国37个大中城市地理空间经济数据的实验验证了该模型的有效性。" 在空间数据挖掘中，不确定性是普遍存在的问题，它源于多个方面。首先，在数据选取阶段，由于挖掘任务的具体需求，研究人员可能会根据主观判断选择特定的数据，这可能导致数据的代表性不足。其次，数据预处理过程，如数据清理、数据变换和数据归约，这些步骤可能会引入新的不确定性，因为它们依赖于人为设定的阈值和规则。再者，数据挖掘阶段，由于现有算法的局限性，挖掘出的结果可能无法完全反映真实情况，可能存在偏差。此外，数据本身的表示方式也可能包含不确定性，比如随机性或模糊性。最后，对挖掘结果的评价也是一个主观过程，因此也存在不确定性。 传统空间数据挖掘方法通常假设数据是确定的，但实际空间数据往往带有不确定性，如测量误差、时空变异等。这种方法忽略了数据的不确定性，导致离散化过程中产生额外的不确定性，可能影响挖掘出的知识的准确性和有效性。同时，传统方法通常假设数据间是独立的，而对于具有显著空间自相关性的空间数据，这种假设并不适用，从而影响挖掘结果的质量。 为了解决这些问题，提出的不确定性空间数据挖掘算法模型结合了EM算法和Apriori算法。EM算法通过最大期望值方法来估计数据的期望值，以最大化数据的似然性，适应不确定性的处理。Apriori算法则用于挖掘关联规则的频繁项集，但在处理不确定数据时，它需要进行调整以适应数据的不确定性。模型还包括对空间数据不确定性的MonteCarlo模拟，以量化不确定性的影响；基于不确定性空间数据的空间自相关度量，以更准确地评估数据的相关性；以及不确定性空间数据聚类算法和关联规则挖掘模型，以挖掘出更加可靠的模式和规律。 实验部分，研究者选取了2002年中国37个主要大中城市的地理空间经济数据，利用上述模型进行分析，验证了模型在处理不确定空间数据上的性能和效果。这为处理复杂、不确定的空间数据提供了新的思路和方法，对于地理信息系统、环境科学、城市规划等领域有着重要的理论和实践意义。