16时空异常扫描和关联规则挖掘
时空异常扫描和关联规则挖掘
{B, C} 2
{B, E} 3
{C, E} 2
Itemset sup
{A} {B}
2 3
L1
{C}
3
{D}
1
{E}
3
Itemset sup
{A}
2
{B}
3
{C}
3
{E}
3
Itemset sup {A, B} 1 {A, C} 2 {A, E} 1 {B, C} 2 {B, E} 3 {C, E} 2
义及空间扫描的过程 目标函数 乳腺癌的实例 不规则异常区域的识别
空间扫描
二项分布的概率
• 掷一枚硬币，独立掷5次，求2次 正面朝上的概率。
其中，c 为朝上的次数，n 为掷硬币 的次数，p 为硬币朝上的概率。
空间异常区域
• 假设：存在两个二项分布模式（其一 为病例高发区；其二为背景）。
• 目标函数的建立： 求在概率最大的情况下，两个二项式 分布的空间区域。
偏差 ➢ 基于似然法的统计检验返回检验p值 ➢ 原有假设被拒绝时，可确定出引起拒绝的
聚类的位置
14
/references.html
15
不规则空间异常区域
原始数据
SatScan的结果
基于蚁群算法的异常区域识别方法
空间点
背景信息 属性信息
蚁群算法
节点网络
C2 2nd scan
Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E}
C3 Itemset
{B, C, E}
3rd scan
L3 Itemse}
Maximal vs Closed Itemsets
几种常用的异常数据挖掘方法
几种常用的异常数据挖掘方法数据挖掘是指从大量的数据中提取有用的信息和模式的过程。
然而，在现实世界中，输入的数据常常包含异常值或噪声，并可能对挖掘结果造成不良影响。
因此，异常数据挖掘成为了数据挖掘领域中的重要研究方向之一、下面将介绍几种常用的异常数据挖掘方法。
1.离群点检测：离群点检测是一种常见的异常数据挖掘方法，用于识别那些与其他数据点显著不同的数据点。
常用的离群点检测算法包括LOF（局部离群因子）和Isolation Forest（孤立森林）。
LOF算法通过比较数据点与其邻近点的密度来评估离群程度，将离群点定义为具有较低密度的点。
Isolation Forest算法则通过构建一棵由随机划分组成的二叉树来识别离群点。
2.群体离群点检测：群体离群点检测是一种可以同时检测出单个数据点和数据组的离群点的方法。
常用的群体离群点检测算法包括COF（集体适应度探测）和CBLOF（聚类集体离群点检测）。
COF算法通过测量数据点与其邻近点集合的适应度来进行离群点检测，将适应度低于阈值的点定义为离群点。
CBLOF算法则通过首先使用聚类算法将数据点聚类成不同的组，然后计算每个组的离群点得分，最终将得分高于阈值的点定义为离群点。
3.遗迹异常检测：遗迹异常检测是一种用于检测异常轨迹或序列的方法。
这种方法常用于识别异常行为，例如网络入侵和金融欺诈。
常用的遗迹异常检测方法包括序列聚类和基于规则的异常检测。
序列聚类方法通过将轨迹进行聚类，然后检查每个聚类中的轨迹是否与其他聚类中的轨迹有显著差异来进行异常检测。
基于规则的异常检测方法则通过建立正常行为的规则，并检测与这些规则不符的行为来进行异常检测。
4.时间序列异常检测：时间序列异常检测是一种用于检测时间序列数据中异常值的方法。
常用的时间序列异常检测方法包括季节性分解和ARIMA（自回归移动平均模型）。
季节性分解方法通过将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，然后检测残差部分是否包含异常值。
《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》随笔
《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》阅读札记目录一、内容概括 (2)1.1 机器学习的发展与应用 (2)1.2 统计学习的概念与重要性 (4)二、数据挖掘 (5)2.1 数据挖掘的定义与过程 (6)2.2 常用数据挖掘方法与技术 (8)2.2.1 分类与聚类 (10)2.2.2 关联规则挖掘 (11)2.2.3 回归与异常检测 (13)2.3 数据挖掘的应用领域 (13)2.3.1 市场营销 (15)2.3.2 医疗诊断 (16)2.3.3 金融风险预测 (17)三、推断 (18)3.1 推断的基本概念与原理 (19)3.2 常用推断方法与技术 (20)3.2.1 参数估计 (22)3.2.2 置信区间 (22)3.2.3 假设检验 (23)3.3 推断的应用领域 (24)3.3.1 经济学研究 (26)3.3.2 社会科学研究 (27)3.3.3 工程质量控制 (28)四、预测 (30)4.1 预测的基本概念与原理 (31)4.2 常用预测方法与技术 (33)4.2.1 时间序列分析 (34)4.2.2 机器学习中的预测模型 (35)4.3 预测的应用领域 (37)4.3.1 金融市场预测 (38)4.3.2 医疗健康预测 (40)4.3.3 交通流量预测 (41)五、总结与展望 (43)5.1 本书内容总结 (44)5.2 未来发展趋势与挑战 (45)一、内容概括《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》是一本介绍统计学习基础概念和方法的书籍，旨在帮助读者理解机器学习的基本原理和应用。
本书共分为四个部分，分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
在监督学习部分，作者首先介绍了基本的回归和分类问题，然后讨论了核方法、决策树、支持向量机等常用算法。
在无监督学习部分，作者介绍了聚类、降维等基本概念和算法。
在半监督学习部分，作者讨论了半监督学习的基本思想和应用场景，并介绍了一些常用的半监督学习算法。
网络安全中的序列模式挖掘与异常检测研究
网络安全中的序列模式挖掘与异常检测研究随着互联网的快速发展，网络安全问题日益凸显。
为了提高网络安全水平，需进行序列模式挖掘与异常检测研究。
序列模式挖掘是一种通过分析网络数据中的序列模式来识别网络攻击行为的方法，而异常检测则是通过检测网络数据中的异常行为来发现潜在的网络攻击。
序列模式挖掘在网络安全中的应用非常广泛。
通过分析网络数据流，可以挖掘出具有一定规律的行为序列，例如用户登录次序、访问页面的顺序等。
这些序列模式可以被用来识别正常用户行为与恶意攻击行为的差异。
通过建立模型来识别潜在的网络攻击行为，可以提高网络安全防护能力。
在序列模式挖掘中，常用的方法包括频繁模式挖掘、关联规则挖掘和序列分类器等。
频繁模式挖掘是一种通过识别频繁出现的序列模式来发现规律的方法。
关联规则挖掘则是通过发现序列中的项之间的相关关系来进行模式挖掘。
序列分类器可以通过学习已知的恶意攻击序列来判断未知序列是否为恶意攻击行为。
然而，序列模式挖掘也面临一些挑战。
首先，因为网络数据具有高维度和大规模的特点，对序列模式进行有效的挖掘是一项复杂任务。
其次，网络攻击技术和手段不断演变，恶意攻击序列具有很高的变异性。
因此，在实际应用中，需要结合其他方法和技术来提高序列模式挖掘的准确性和效率。
异常检测在网络安全中扮演着重要的角色。
与序列模式挖掘不同，异常检测是一种被动式的方法，通过检测网络数据中的异常行为来发现潜在的网络攻击。
异常检测可以通过建立正常行为的模型，并对实时数据进行监测和比较来发现异常行为。
异常检测的方法多种多样，包括基于统计的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
基于统计的方法通过统计网络数据的特征和分布来进行异常检测。
机器学习方法通过建立模型并训练数据来识别网络数据中的异常行为。
深度学习方法则利用深度神经网络模型来提取网络数据的高级特征，以实现更准确的异常检测。
然而，异常检测也面临一些挑战。
首先，正常行为和异常行为之间的界限往往模糊不清，存在误报和漏报的问题。
知识点归纳 数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测
知识点归纳数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测知识点归纳数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测数据挖掘是一门涉及大数据分析和处理的学科，旨在从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
关联规则挖掘和异常检测是数据挖掘中的两个重要任务。
本文将对这两个知识点进行归纳和讨论。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是指在大规模数据集中寻找项集之间的相关性。
在关联规则挖掘中，项集是一个或多个项目的集合。
关联规则则是指在一个项集中出现的某个项目，能够关联到另一个项集中的其他项目。
关联规则挖掘的典型应用包括超市购物篮分析、推荐系统和生物信息学等。
它不仅可以帮助企业了解产品之间的关联性，还可以为用户提供个性化的推荐服务。
关联规则挖掘的常用算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种基于候选生成和剪枝的经典算法。
它通过迭代发现频繁项集，然后生成关联规则。
FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的算法，它通过构建一棵FP树来加速频繁项集的发现过程。
二、异常检测异常检测是指在数据集中寻找与其他样本不同的异常样本。
在异常检测中，异常样本通常被认为是不符合预期或规范的数据点，它们具有与其他样本不同的统计特性。
异常检测在许多领域中都有广泛的应用，如欺诈检测、网络入侵检测和工业生产中的故障检测等。
通过及时发现和处理异常，可以提高系统的安全性和可靠性。
异常检测的常用算法有基于统计方法的Z-Score算法、基于距离的KNN算法和基于聚类的LOF算法等。
Z-Score算法通过计算数据点与其均值之间的差异来判断是否为异常值。
KNN算法通过计算数据点与其最近邻之间的距离来确定是否为异常值。
LOF算法则通过计算数据点与其周围邻域之间的密度差异来判断是否为异常值。
三、关联规则挖掘与异常检测的联系尽管关联规则挖掘和异常检测是两个独立的任务，但它们在某些应用场景中可以相互协作。
首先，在关联规则挖掘中，异常样本可能作为离群项出现。
数据挖掘中的时空数据挖掘算法研究
数据挖掘中的时空数据挖掘算法研究时空数据挖掘是指在数据挖掘领域中，针对具有时空属性的数据进行挖掘、分析和提取规律的一种方法。
随着移动互联网和物联网的快速发展，时空数据的产生量急剧增加，如移动设备的位置信息、社交媒体的时序数据等。
时空数据的挖掘研究成为了数据挖掘领域的新热点。
时空数据具有时间和空间属性，因此在挖掘时需考虑这两个维度的因素。
时空数据挖掘旨在从时空数据中探索出隐藏在其中的时空关联性和规律。
例如，可以通过分析城市的交通数据来预测未来的拥堵情况，或者通过分析社交媒体上的用户签到数据来推测用户的兴趣爱好。
时空数据挖掘算法主要包括时空关联分析、时空预测和时空聚类等方法。
一、时空关联分析时空关联分析旨在分析时空数据集中的不同对象之间的关联关系。
这些对象可以是地点、事件或其他具有时空特征的实体。
时空关联分析的目标是发现在时空维度上密切相关的对象，以便理解它们之间的相互作用。
在时空关联分析中常用的算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等，这些算法可以用于发现时空数据集中的频繁项集和关联规则。
同时，也有一些针对时空数据特点的改进算法被提出，如ST-DBSCAN算法用于发现时空数据集中的密度聚类。
二、时空预测时空预测涉及使用历史时空数据来预测未来的时空趋势和模式。
时空预测可用于许多应用领域，如交通预测、气象预测、疾病传播预测等。
在时空预测中，常用的算法包括基于统计模型的方法和基于机器学习的方法。
基于统计模型的方法包括ARIMA模型、VAR模型等，这些方法通过对历史数据的统计特性进行建模来进行时空预测。
而基于机器学习的方法则通过建立预测模型来利用历史时空数据进行预测，如支持向量回归（SVR）和循环神经网络（RNN）等。
三、时空聚类时空聚类旨在将具有时空属性的对象划分为不同的群组。
时空聚类的目标是将相互之间具有空间相关性和时间相关性的对象划分到同一类别中，以便进一步研究和分析。
在时空聚类中，常用的算法包括基于密度的聚类算法和基于划分的聚类算法。
保序模式挖掘算法-概述说明以及解释
保序模式挖掘算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述保序模式挖掘算法是一种用于从数据集中发现具有时间顺序关系的模式的方法。
它可以帮助人们更好地理解和分析数据中存在的时序规律，从而揭示数据背后的隐藏信息。
随着数据科学和机器学习的快速发展，保序模式挖掘算法在各个领域中得到了广泛的应用。
无论是金融领域中的股票走势分析，还是物流领域中的运输时间预测，甚至是医疗领域中的病人生命状态监测，都需要对数据中的时序关系进行深入研究和挖掘。
保序模式挖掘算法的核心思想是识别时间序列数据中的模式，并且保持这些模式在时间上的顺序。
这种算法可以帮助我们发现数据中的周期性行为、趋势变化以及异常事件等，并且能够预测未来的趋势和可能发生的事件。
通过对时序数据进行建模和分析，我们可以更好地了解数据的演变规律，从而做出准确的决策和预测。
然而，保序模式挖掘算法也存在一些挑战和局限性。
首先，由于时序数据的复杂性和多样性，算法的准确性和效率需要进一步提高。
其次，数据中存在噪声和异常值，这会影响到模式的发现和分析结果。
此外，在大规模数据集上进行模式挖掘也是一个挑战，需要使用高效的算法和技术来处理。
展望未来，随着技术的不断进步和数据科学的发展，保序模式挖掘算法将会得到更广泛的应用和改进。
预计在未来几年内，我们将看到更多基于保序模式挖掘算法的实际应用案例，并且算法的性能和准确性也会得到进一步提高。
此外，随着人工智能和机器学习的不断发展，保序模式挖掘算法也将与其他算法和技术相结合，形成更强大的分析和预测能力。
总之，保序模式挖掘算法是一种重要的数据分析和挖掘方法。
通过对时序数据进行建模和分析，它可以帮助人们揭示数据中的时序规律，并且对未来的趋势和事件做出预测。
尽管算法仍面临一些挑战和局限性，但随着技术的发展和算法的改进，我们有理由相信保序模式挖掘算法将在未来的数据科学领域中发挥更大的作用。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将分为以下几个部分来探讨保序模式挖掘算法的相关内容:第一部分，引言，将介绍本文的背景和动机，以及对保序模式挖掘算法的概述。
面向大数据的时空数据挖掘综述
3.2生态环境
利用时空数据挖掘技术，可以对生态环境的变迁进行监测和分析，为环境保护 和治理提供科学依据。例如，通过分析历史气候数据，可以预测未来气候变化 趋势，为应对全球气候变化提供支持。
3.3社会安全
时空数据挖掘可以帮助政府部门和社会组织分析社会安全问题，如犯罪热点分 析、公共安全事件预测等，从而采取有效的应对措施。
参考内容
基本内容
随着科技的快速发展，大数据技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。大 数据技术主要涉及数据的收集、存储、处理和分析等过程，其中的数据处理和 分析是大数据技术的核心。本次演示将主要讨论面向大数据的数据处理与分析 算法的相关问题。
一、数据处理
大数据处理是一个对大量数据进行处理的过程，主要涉及数据的收集、清洗、 整合和存储等方面。
2.1数据采集
时空数据采集是时空数据挖掘的首要环节，包括空间数据采集和时间数据采集。 空间数据采集可以通过GIS技术、遥感技术、GPS技术等实现，而时间数据采 集则需要收集不同时间点的数据，如历史数据和实时数据。
2.2数据预处理
时空数据预处理主要包括数据清洗、格式转换、投影转换等，旨在提高数据质 量，为后续的数据挖掘打下基础。
谢谢观看
1、研究意义
时空数据挖掘是一种从大量时空数据中提取有用信息的过程，旨在发现数据的 空间和时间关联模式、趋势和异常现象。通过对时空数据的挖掘，可以为城市 规划、交通管理、生态环境、社会安全等领域提供决策支持，从而更好地应对 各种挑战和问题。因此，时空数据挖掘具有重要的理论和应用价值。
2、技术与方法
5、结论
面向大数据的时空数据挖掘在多个领域具有广泛的应用前景，但也面临着一些 挑战和问题。本次演示对时空数据挖掘的技术、应用领域、挑战和解决方案进 行了综述。针对现有的研究不足和未来可能的研究方向，我们提出以下建议： 进一步深入研究时空数据挖掘算法和模型的性能优化问题；加强时空数据挖掘 在实际应用领域的探索和实践；时空数据隐私保护和安全问题；推动时空数据 挖掘技术的普及和应用。
大数据分析和挖掘的方法和技术
大数据分析和挖掘的方法和技术大数据分析和挖掘是指利用大数据的数据量、多样性和复杂性，通过应用先进的技术和方法来提取有用的信息和知识的过程。
大数据分析和挖掘可以帮助企业和机构在决策、市场营销、产品研发等方面获取更准确、全面的数据支持，从而实现更高效的运营和增长。
下面我将介绍一些常用的大数据分析和挖掘的方法和技术。
1.数据预处理：大数据通常包含大量的噪音、缺失值和异常值，数据预处理是数据挖掘的第一步，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
数据清洗可以用于剔除无效的数据和修复错误的数据；数据集成可以将来自不同源的数据进行整合；数据变换可以将数据进行聚集、归一化或离散化等处理；数据规约是通过降低数据维度和数据压缩等方式减少数据量。
2. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关系模式，常见的算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
关联规则挖掘可以应用于购物篮分析、交叉销售推荐等场景。
例如，通过挖掘购物篮中的关联规则，超市可以了解商品之间的关联关系，从而制定更为有效的促销策略。
3.分类和预测：分类和预测是根据历史数据构建模型，并将模型应用于新数据进行预测或分类。
分类是将数据分为不同的类别，而预测是根据历史数据推测未来的趋势。
常见的分类和预测算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机和神经网络等。
分类和预测可以应用于信用评估、风险预测等领域。
4. 聚类分析：聚类分析是将相似的对象归到同一类别中，不相似的对象归到不同的类别中。
聚类分析可以帮助企业发现市场细分和用户群体特征等信息。
常见的聚类算法有K-means、DBSCAN和层次聚类等。
5.文本挖掘：文本挖掘是从大规模文本数据中发现有用的信息和知识。
常见的文本挖掘任务包括文本分类、情感分析和实体识别等。
文本挖掘可以帮助企业分析用户评论、舆情信息等，从而做出更有针对性的决策。
6.时间序列分析：时间序列分析是对随时间变化的数据进行预测和分析，常用于股票预测、天气预测等领域。
关联规则挖掘综述
关联规则挖掘综述本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评价，指出传统关联规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方法，展望了关联规则挖蔡伟杰张晓辉朱建秋朱扬勇2（复旦大学计算机科学系上海 200433）摘要：本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评[1]价，指出传统关联规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
关键词：数据挖掘，关联规则，频集，OLAP1 引言数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database），在最近几年里已被数据库界所广泛研究，其中关联规则（Association Rules）的挖掘是一个重要的问题。
关联规则是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。
发现这样的规则可以应用于商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
Agrawal等于1993年[1]首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。
他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。
最近也有独立于Agrawal的频集方法的工作[18,19]，以避免频集方法的一些缺陷，探索挖掘关联规则的新方法。
同时随着OLAP技术的成熟和应用，将OLAP和关联规则结合[20,21]也成了一个重要的方向。
也有一些工作[6]注重于对挖掘到的模式的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。
本文第二部分是对关联规则基本概念的介绍，提出了关联规则的分类方法；第三部分是对挖掘算法的介绍，从经典的apriori开始，然后描述了对该算法的优化拓展，接着讲述脱离apriori算法的方法，最后是多层、多维的关联规则挖掘；第四部分归纳出关联规则价值衡量方法，主要从两个方面进行考虑：系统客观层面和用户主观层面；最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
GIS空间分析名词解释
．．．．拓扑分析、空间叠加、缓冲分析、网络分析P3数字地面模型(DTM)：数字高程模型(DEM)：不规则三角网(TIN)：地质统计学：是利用空间变量的自相关特征研究空间随机场性质的一种统计理论。
它分为(1)结构分析理论；(2)克立格插值理论（插值理论）；(3)条件模拟理论。
协方差、空间采样理论P9估计误差：是指实测值与真实值之间的误差。
估计方差：是指估计误差的离散程度。
z，它的空间分布由x , y水平坐标系统来描述。
DEM派生信息：以数字地面模型为基础，通过数字地形分析（DTA）手段可提取出用于描述地表不同方面特征的参数，这些参数统称为DEM派生信息。
坡度、坡向、曲率P16地面曲率：地面曲率是对地形表面一点扭曲变化程度的定量化度量因子，地面曲率在垂直和水平两个方向上分量分别称为平面曲率和剖面曲率。
剖面曲率、平面曲率、坡形P18汇流量（汇流面积）：一个栅格单元的汇流量是其上游单元向其输送的水流量的总和。
地形湿度指数：单位等高线上的汇流面积与坡度之比。
通视分析：就是利用DEM判断地形上任意点之间是否可以相互可见的技术方法，分为视线分析和视域分析。
,具体指在点. 线. 面实体周围自动建立的一定宽度的多边形。
叠置分析：是将同一地区的两组或两组以上的要素进行叠置，产生新的特征的分析方法。
合成叠置、统计叠置P30交、并、剪P31 差、识别P32距离分析：用于分析图像上每个点与目标的距离，如有多目标，则以最近的距离作为栅格值。
距离制图、直线距离分析P32密度分析：针对一些点要素（或线要素）的特征值（如人口数）并不是集中在点上（或线上）的特点，对要素的特征值进行空间分配，从而更加真实地反映要素分布。
密度制图：根据输入的要素数据集计算整个区域的数据聚集状况，从而产生一个连续的密度表面。
泰森多边形：设平面有n个互不重叠的离散数据点，则其中任意一个离散数据点Pi都有一个临近范围Bi，在Bi中的任一点同Pi点间的距离都小于它们同其它离散数据点间的距离，其中Bi是一个不规则多边形，称为泰森多边形。
时空大数据的挖掘和应用
时空大数据的挖掘和应用随着信息技术的迅速发展，我们进入了一个信息爆炸的时代。
而时空大数据作为其中的一类数据，对于许多领域十分重要，涵盖了物流、城市规划、安全等方面。
本文将探讨时空大数据的挖掘和应用。
一、什么是时空大数据时空大数据是指存储在数据库中或其他数据仓库中的以时间和地理位置为基础的海量数据。
它被广泛应用于城市规划、物流和公共安全等领域。
时空大数据的来源非常多，例如从GPS设备、个人手机、社交媒体以及公共交通记录等方面都可以收集到时空大数据。
二、时空大数据的挖掘在时空大数据的挖掘过程中，我们主要分为以下几个环节：1. 数据采集时空大数据的采集是实现数据挖掘的前提。
这需要我们在数据仓库中建立一个时空数据模型。
模型需要包含时间、空间两个维度。
时间维度需要确定时间区间，例如年、月、日；空间维度需要确定区域范围，例如国家、省、市、县等。
2. 数据预处理预处理是数据挖掘的重要环节。
在数据预处理中，我们将数据进行去噪、缺失值处理、异常值检测等操作。
3. 数据可视化通过数据可视化，我们可以更直观地查看和分析数据。
例如，我们可以通过电子地图展示出交通拥堵的情况、人口密度等。
4. 数据挖掘算法在这一步中，根据数据特点和目标需求，选择合适的数据挖掘算法进行分析。
例如，分类、聚类、关联规则挖掘等。
三、时空大数据的应用时空大数据被广泛应用于物流、城市规划、公共安全等领域。
以下分别从这些角度进行介绍。
1. 物流时空大数据对物流业来说至关重要。
通过时空大数据的挖掘，我们可以了解到货物的来源、去往方向、运输量、运输时间等信息。
这些信息可以帮助企业优化物流运转效率。
2. 城市规划时空大数据可以帮助城市规划师更好地了解城市中不同区域的交通流动情况、人口密度等信息。
例如，我们可以通过可视化地图展示出不同时间点不同道路的交通拥堵情况，这将有助于城市规划师更好地规划城市道路。
3. 公共安全时空大数据可以帮助公共安全机构更好地了解人员流动情况、案件发生情况等。
多时空尺度人类移动行为模式挖掘与规律解析
多时空尺度人类移动行为模式挖掘与规律解析一、多时空尺度人类移动行为模式挖掘与规律解析随着科技的发展，人们对移动行为的研究越来越深入。
从过去的单一时间尺度到现在的多时空尺度，人类移动行为模式的挖掘与规律解析已经成为了一个重要的研究领域。
本文将从多个方面对多时空尺度人类移动行为模式进行挖掘与规律解析，以期为人们的生活和工作提供便利。
二、多时空尺度人类移动行为模式的挖掘方法1.1 数据收集与整理要想对多时空尺度的人类移动行为模式进行挖掘，首先需要收集大量的数据。
这些数据可以来自于各种渠道，如GPS定位系统、手机信号基站、社交媒体等。
收集到的数据需要进行整理，去除重复数据和异常数据，确保数据的准确性和可靠性。
1.2 数据分析与处理收集到的数据需要进行分析与处理，以便提取出有价值的信息。
数据分析的方法有很多，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
通过对数据的分析，我们可以发现人类移动行为的一些规律，如出行时间、出行距离、出行目的等。
1.3 模型构建与优化在分析了数据之后，我们需要构建一个合适的模型来描述人类移动行为模式。
这个模型可以是一个数学模型，也可以是一个机器学习模型。
通过模型的构建，我们可以预测未来的人类移动行为，为人们的生活和工作提供便利。
三、多时空尺度人类移动行为模式的规律解析2.1 出行时间规律通过对大量数据的分析，我们可以发现人类出行的时间具有一定的规律性。
一般来说，人们的出行时间主要集中在早晚高峰期，而在工作日的非高峰期，出行人数相对较少。
节假日和特殊活动期间，人们的出行时间也会有所增加。
2.2 出行距离规律人类出行的距离也具有一定的规律性。
一般来说，人们出行的距离与目的地的距离成正比。
人们在出行过程中，往往会选择一些较为便捷的路线，以节省时间和精力。
因此，我们可以通过分析人类的出行距离，为人们提供更加合理的出行建议。
2.3 出行目的规律人类出行的目的多种多样，如上下班、购物、旅游等。
不确定性关联规则挖掘方法研究
不确定性关联规则挖掘方法研究摘要：不确定性关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要任务，可以发现数据集中的潜在关联性。
然而，由于现实世界中的数据通常具有多样性和不确定性，传统的关联规则挖掘方法在处理不确定性数据时存在一定的局限性。
本文综述了不确定性关联规则挖掘的相关方法，并对这些方法进行了比较和评估，最后展望了未来研究的方向。
1. 引言关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要任务，它可以帮助人们发现数据集中不同属性之间的关系和相互依赖关系。
然而，现实世界中的数据往往充满了不确定性，在数据挖掘中的不确定性包括数据缺失、不完整性、噪声等。
因此，不确定性关联规则挖掘成为了一个备受关注的研究领域。
2. 不确定性关联规则挖掘方法概述不确定性关联规则挖掘方法可以分为两大类：传统关联规则挖掘方法和不确定性关联规则挖掘方法。
2.1 传统关联规则挖掘方法传统的关联规则挖掘方法主要包括Apriori算法、FP-growth算法等。
这些方法通过扫描事务数据库来寻找频繁项集，并根据频繁项集生成关联规则。
然而，传统方法无法有效处理不确定性数据，并且对噪声数据非常敏感。
2.2 不确定性关联规则挖掘方法不确定性关联规则挖掘方法是为了解决传统方法的局限性而提出的。
这些方法主要包括模糊关联规则挖掘、概率关联规则挖掘和区间关联规则挖掘等。
2.2.1 模糊关联规则挖掘模糊关联规则挖掘方法利用模糊集合理论来处理不确定性数据。
它将数据中的模糊性信息引入到关联规则的挖掘过程中，用模糊度来表示关联规则的可信度。
常用的模糊关联规则挖掘算法有Fuzzy Apriori算法和Fuzzy FP-growth算法。
2.2.2 概率关联规则挖掘概率关联规则挖掘方法利用概率统计理论来建模和分析不确定性数据。
这些算法基于概率模型，如贝叶斯网络和马尔可夫模型，通过计算条件概率来发现潜在的关联规则。
著名的概率关联规则挖掘算法有概率Apriori算法和概率FP-growth算法。
使用粗糙集理论进行关联规则挖掘的步骤解读
使用粗糙集理论进行关联规则挖掘的步骤解读关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一项重要任务，它能够发现数据集中的关联关系，帮助我们了解数据之间的相关性和依赖性。
而粗糙集理论作为一种有效的数据分析方法，可以用于关联规则挖掘。
本文将对使用粗糙集理论进行关联规则挖掘的步骤进行解读。
1. 数据预处理在进行关联规则挖掘之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
数据清洗是指去除数据中的噪声和异常值，确保数据的质量。
数据集成是将多个数据源合并为一个一致的数据集。
数据转换是将数据转换为适合进行关联规则挖掘的形式，例如将数据转换为二进制形式。
数据规约是减少数据集的大小，以提高挖掘效率。
2. 特征选择在关联规则挖掘中，选择合适的特征是非常重要的。
特征选择是指从数据集中选择最具有代表性和区分性的特征。
通过特征选择，可以减少数据集的维度，提高挖掘效率，并且可以避免由于特征冗余引起的错误关联规则。
3. 粗糙集理论粗糙集理论是一种基于不确定性的数据分析方法，它能够处理不完备和不确定的数据。
在关联规则挖掘中，粗糙集理论可以用于发现数据集中的潜在关联关系。
粗糙集理论通过定义下近似和上近似来描述数据集中的不确定性和不完备性，并通过计算下近似和上近似来发现数据集中的关联规则。
4. 关联规则挖掘在使用粗糙集理论进行关联规则挖掘时，首先需要确定关联规则挖掘的目标。
目标可以是挖掘频繁项集，也可以是挖掘频繁关联规则。
然后，需要通过计算下近似和上近似来发现频繁项集或频繁关联规则。
下近似是指满足最小支持度的项集或关联规则的集合，上近似是指满足最小置信度的项集或关联规则的集合。
最后，可以通过计算置信度和支持度来评估关联规则的质量，并选择满足预设阈值的关联规则进行分析和应用。
5. 关联规则的解释和应用在挖掘到关联规则之后，需要对关联规则进行解释和应用。
解释关联规则可以帮助我们理解数据之间的关联关系，发现隐藏在数据背后的规律。
时空数据挖掘的难点解决方法
时空数据挖掘的难点解决方法时空数据挖掘是指在包含时空信息的数据集中发现有意义的规律、潜在关系和趋势的过程，是当前数据挖掘领域的热点之一。
然而，时空数据挖掘遇到的难点也是很多，如何解决这些难点，推动时空数据挖掘的发展，成为研究的重点。
下面就时空数据挖掘的难点及其解决方法做一简要阐述：一、时空数据大规模、高维、异构时空数据具有空间和时间特征，采集场景也千差万别，导致时空数据大规模、高维、异构，为时空数据挖掘带来很大的挑战。
解决方法：1、采用降维方法，如主成分分析、局部线性嵌入等，将高维数据转换为低维数据，提升数据处理效率；2、组合多种特征，构建多源数据模型，充分利用不同来源数据的互补性，提升模型能力；3、设计特定的数据结构，如kd树、R树等，优化数据查询效率。
二、复杂时空关系挖掘难度大时空数据具有复杂的关联关系，如空间位置关系、时间序列关系、空间时间交互作用等，导致时空数据挖掘难度大。
解决方法：1、采用特定的时空数据挖掘算法，如时空聚类、时空关联规则挖掘、时空预测等；2、利用深度学习和神经网络等方法，提高数据挖掘的精度和效率；3、利用可视化方法，将时空关系可视化，显现数据间的关联关系。
三、时空数据难以准确标注时空数据标注难度大，数据质量不够高，这对时空数据挖掘的精度和效率产生很大的影响。
解决方法：1、采用各种方法提高数据标注的准确率，如标注规范化、众包标注、自动标注等；2、优化模型的训练策略，提升模型对噪声和误差的容忍度；3、采用验证机制，对标注数据进行验证和纠错，提高数据质量。
四、时空数据隐私保护的需要时空数据挖掘涉及重要信息，数据隐私的泄露风险大，需要进行隐私保护。
解决方法：1、采用数据脱敏技术，如数据添加噪声、数据加密等，保护数据隐私；2、建立保护机制，设计访问控制、数据权限控制等安全措施；3、申请合法资格，确保数据使用合法，不违背法律规定。
总之，时空数据挖掘的发展对于科研、社会以及经济发展都具有重要的作用，我们需不断努力，攻克时空数据挖掘中的难点，推动时空数据挖掘的发展。
医疗数据挖掘中的关联规则分析算法解析
医疗数据挖掘中的关联规则分析算法解析随着医疗领域数据的不断增长和电子健康记录系统的普及，医疗数据挖掘成为了医疗领域中一个重要的研究方向。
其中，关联规则分析算法是医疗数据挖掘中常用的一种技术手段，它可以帮助医疗机构发现潜在的疾病关联、药物相互作用等信息。
关联规则分析算法是从大规模数据集中寻找频繁项集，并根据频繁项集构建关联规则的一种数据挖掘方法。
在医疗数据挖掘中，关联规则分析算法可以用于探索患者疾病的相关因素、研究疾病之间的相互关系、预测患者的疾病风险等。
关联规则分析算法主要包括两个步骤：频繁项集挖掘和关联规则生成。
频繁项集指的是在给定的数据集中，经常一起出现的物品的集合。
频繁项集挖掘的目标是找出数据集中的所有频繁项集。
关联规则是基于频繁项集生成的，它表示物品之间的关联关系，包括前项和后项，并定义了一个可信度度量。
在医疗数据挖掘中，关联规则分析算法通常使用的是Apriori算法。
Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法，它基于一条核心原则：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。
Apriori算法的基本思想是通过扫描数据集多次来发现频繁项集。
它从项集中找出频繁1项集（每个项单独为一个频繁项集），然后通过组合频繁k-1项集生成候选k项集，再判断候选项集是否频繁。
通过不断迭代的方式，找出所有的频繁项集。
关联规则的生成是在频繁项集基础上进行的。
在Apriori算法中，关联规则的生成可以是基于置信度或者基于支持度来进行筛选。
置信度是指当前规则的前项发生时，后项也发生的概率，而支持度是指规则的前项和后项同时出现的频率。
根据具体的需求，可以使用不同的度量标准来筛选关联规则。
医疗数据挖掘中的关联规则分析算法可以用于多个场景。
例如，疾病关联分析可以帮助医疗机构发现潜在的疾病之间的联系，可以用于疾病预测和预防措施的制定。
药物相互作用分析可以帮助医生和药师评估患者的用药安全性，减少药物的不良反应。
患者健康风险评估可以通过关联规则分析算法挖掘出与特定疾病相关的风险因素，从而提供个性化的预防措施。
数据挖掘与异常点检测技术
数据挖掘与异常点检测技术数据挖掘与异常点检测技术在当今信息时代中发挥着重要的作用。
随着大数据的爆发式增长，如何从数据中发现有价值的信息成为了一项关键任务。
数据挖掘技术通过对大量数据的分析和挖掘，可以帮助人们发现数据中隐藏的模式、规律和趋势，为决策提供有力支持。
而异常点检测技术则专注于寻找那些与一般模式不符，具有特殊性质的数据点，这些异常点往往具有重要的信息价值，可以帮助人们发现潜在的问题或机会。
数据挖掘技术是一种综合应用了统计学、机器学习、数据可视化等多种技术的数据分析方法。
它旨在从大量的数据中发现和提取潜在的模式和关联规则，帮助人们更好地理解数据的特征和内在规律。
数据挖掘技术广泛应用于各个领域，如金融、医疗、航空、电商等。
在金融领域，数据挖掘可以帮助发现潜在的欺诈行为、异常交易和风险事件；在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生和研究人员发现新的治疗方法、预测疾病风险和优化医疗资源配置。
异常点检测技术是一种针对异常数据点的分析和识别方法。
异常点可以是数据中的孤立点，也可以是与大部分数据明显不同的数据点。
异常点检测技术可以帮助人们发现数据中的异常行为、故障和疾病等问题。
在制造业中，异常点检测可以帮助人们发现生产线上的故障和缺陷；在网络安全领域，异常点检测可以帮助人们发现网络攻击和病毒传播。
数据挖掘与异常点检测技术通常需要根据特定的应用场景和数据类型选择合适的算法和方法。
常见的数据挖掘算法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等；而异常点检测算法包括基于统计学方法、基于距离的方法、基于密度的方法和基于机器学习的方法等。
这些算法和方法可以根据具体问题的需求进行组合和调整，以达到最佳的分析效果。
然而，数据挖掘与异常点检测技术也面临着一些挑战和难题。
首先，大数据的规模和复杂性给数据挖掘和异常点检测带来了巨大的挑战。
如何高效地处理和分析大规模的数据，如何发现新的关联规则和模式，是当前研究的热点之一。
其次，数据质量和特征选择也是数据挖掘与异常点检测的难题。
不完备知识库的关联规则挖掘 -回复
不完备知识库的关联规则挖掘-回复什么是不完备知识库的关联规则挖掘以及为什么它重要？不完备知识库的关联规则挖掘（Incomplete Knowledge Base Association Rule Mining）是一种数据挖掘技术，用于从不完备的知识库中发现关联规则。
不完备的知识库指的是数据缺失或缺乏相关信息的情况。
关联规则描述的是数据中不同项之间的关系。
通过挖掘关联规则，我们可以揭示数据之间的内在逻辑关系，从而帮助决策制定、业务流程优化等。
然而，当面对不完备的知识库时，传统的关联规则挖掘方法可能无法提供准确的结果。
因此，不完备知识库的关联规则挖掘成为了一个重要的研究领域。
下面将一步一步回答有关不完备知识库的关联规则挖掘的问题。
第一步：什么是不完备的知识库？不完备的知识库是指存储在数据库或文件系统中的数据集，其中部分数据项可能缺失或缺乏相关信息。
这可能是由于数据收集过程中的错误、数据提供者的意外或意愿上的遗漏，以及其他各种因素引起的。
不完备的知识库给关联规则挖掘带来了挑战，因为传统的方法往往假设数据是完整的。
第二步：为什么不完备知识库的关联规则挖掘重要？在许多实际应用场景中，不完备的知识库是常见的。
例如，在医疗领域，患者的病历可能会因为遗漏或错误而不完整；在金融领域，客户的交易记录可能会缺失某些关键信息。
在这些情况下，利用不完备的知识库进行关联规则挖掘可以帮助我们发现隐藏在数据背后的有价值的信息和模式。
此外，基于不完备知识库的关联规则挖掘还可以解决实际决策制定中的问题。
例如，在市场营销中，了解不同产品之间的关联关系可以帮助企业确定交叉销售策略；在医疗诊断中，通过挖掘患者病历中不同症状之间的关联规则，可帮助医生做出准确的诊断和治疗建议。
第三步：如何进行不完备知识库的关联规则挖掘？在不完备知识库的关联规则挖掘中，一种常用的方法是使用概率推理和统计学方法来填充缺失的数据。
这可以通过使用多种技术和算法来实现，例如概率图模型、贝叶斯网络、马尔可夫随机场等。
时空数据挖掘与分析
时空数据挖掘与分析一、引言随着信息技术的不断发展，各种形式的数据迅速生成，时空数据也不例外。
时空数据挖掘与分析逐渐成为了一个研究的热点。
时空数据挖掘与分析是一种从复杂的时空数据库中发现新知识、关系、规律和趋势的技术。
时空数据挖掘与分析能够帮助研究人员更好地理解数据，发现数据内在关系，提高数据利用率，以及辅助决策。
二、概述时空数据挖掘与分析是一种多学科交叉的技术，它涉及到地球科学、计算机科学、统计学、数据挖掘、人工智能等多个领域。
时空数据的多维特性给时空数据挖掘与分析带来了新的挑战，如何处理、存储、预处理、分析和可视化时空数据是时空数据挖掘与分析的关键技术。
三、时空数据挖掘的分类1. 前序时空数据挖掘中的前序处理主要包括对数据集的清洗、融合、转换和选择等操作，其目的是为了排除数据中的噪声和异常值，并通过特征选择和数据变换等操作，减少数据的维数和提高数据表现形式的适配性，从而构建适宜的数据集用于挖掘。
2. 基础技术时空数据挖掘中的基础技术主要包括聚类、分类、关联规则挖掘等操作，用于发现数据中的内在规律、联系和趋势。
此外，在时空数据中，还需要考虑时空数据间的关系，比如相似性和邻近性等因素，此时需要采用面向模式发现的挖掘思想，如模式发现和时空数据可视化等技术。
3. 进阶技术时空数据挖掘中的进阶技术主要是为了使挖掘过程更加准确、高效和有效。
这些进阶技术包括优化算法、机器学习、多源数据融合等技术。
在时空数据挖掘中，由于数据量庞大，挖掘过程中会产生大量的计算，这时需要进行算法的优化，以提高挖掘效率。
机器学习则是一种基于算法的学习过程，利用了训练数据中的规律和前因后果之间的关系，使得模型更加准确。
多源数据融合则用于将多个数据源相互融合，在保证数据准确性的前提下，提高数据维度和挖掘结果的可信度。
四、时空数据分析的应用时空数据挖掘与分析在许多领域中都有广泛的应用。
例如，在气象学中，时空数据分析用于天气预报、气候变化、灾害预警等领域；在水文学中，也被应用于水文模拟、洪水预测等领域；在城市规划中，时空数据分析则被应用于交通规划、资源配置等领域。
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11.5
11.7 13.3 13 14.2 13 12.3 12.5 12.7 11.5
14.2
11.2 14 13.1 13.7 13.9 14.8 12.7 12.6 13
14.1
12.1 12 13 13.7 12.9 15 12.3 11.6 13.9
其中，c为异常区内的case, n为异常区 内的总pop., C为整个区域的case, N为 整个区域的pop.
Breast Cancer Mortality Northeastern United States
States: Maine, N.H., Vermont, Mass., R.I., Connecticut, N.Y., N.J., Pennsylvania, Delaware, Maryland, D.C. Years: 1988-1992 Deaths: 58,943 Population: 29,535,210 Geographical Aggregation: 245 counties Author: M Kulldorff, E Feuer, B Miller, L Freedman NCI-National Cancer Institute 采用SatScan软件()。
食物源
B侧
A侧
食物源
蚁穴
B侧
A侧
18
蚁穴
路径构建
• 随机比例规则：对于每只蚂蚁k，路径记忆向量 Rk按照访问顺序记录了所有k已经经过的城市序 号。设蚂蚁k当前所在城市为i，则其选择城市j 作为下一个访问对象的概率为：
p
(i, j ) q k μJ k (i ) 0,
C1 1st scan C2
{A} {B} {C}
L1
Itemset {A} {B} {C} {E}
sup 2 3 3 3
{D}
{E} Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E} {C, E}
1
3 sup 1 2 1 2 3 2
L2
C2 2nd scan
Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E}
p=0.0001
Most Likely Clusters
Location
Obs
Exp
RR
LLR
p
NY/Philadelphia Buffalo Washington DC Boston Eastern Maine
24,044 23,040 1.074 35.7 1,416 1,280 1.109 7.1 712 618 1.154 6.9 5,966 5,726 1.047 5.5 267 229 1.166 3.0
偏差
基于似然法的统计检验返回检验p值
原有假设被拒绝时，可确定出引起拒绝的
聚类的位置
14
/references.html
15
不规则空间异常区域
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0
从关系数据库中挖掘规则
1维项集数据库 1维项集 {A} {B} {C} {D} {E} {F} 支持度 2 4 4 2 4 1 2维项集数据库 2维项集 {A B} {A C} {A D} {A E} {B C} {B D} {B E} {C D} {C E} {D E} 支持度 1 2 0 2 3 2 3 2 3 1 三维项集数据库 3维项集 {A C E} {A B C} {A C D} {A B E} {B D E} {B C D} {B C E} 支持度 2 1 0 1 1 2 2
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0.2
0.4
6
0.8
1
0.2
0.4
0.6
0.8
1
原始数据
SatScan的结果
基于蚁群算法的异常区域识别方法
蚁群算法 节点网络
H (0.1)
I (0.1) G (0.4) K (0.1) I (0.4)
2.2 什么是空间关联规则
• 事件之间的一致性为空 间关系
2.3 时空配置关联规则挖掘
解决问题： 多变量之间的复杂时空规则(难以用函 数表达的关系) 创新点： 包含多种不同性质的空间变量 属性之中包含空间配置、相关信息 同时考虑“时间”和“空间”的信息
空间配置关联规则挖掘
渔场与温锋之间空间关系难以定量刻画
n c
C c
( N n) (C c) N n
( N n ) ( C c )
N! c nc L ( N C )!C! n n c L~ n
c
c
C c N n
C c
空间点
背景信息 属性信息
D (0.4) E (0.1) F (0.4) G (0.15) M (0.1) N (0.1) O (0.1) P (0.4)
最优路径
异常区域
H
D
Q (0.15) R (0.1) S (0.1) I
M Q N G R O K S P I
A (0.4) B (0.1) C (0.1)
[τ (i, j)] [η (i, j)] , j (i) Jk β α [τ (i,u)] [η (i,u)]
α
β
信息素更新
(i, j ) (1 ) (i, j ) k (i, j )
k 1 1 k (C k ) , (i, j ) R k (i, j ) , 其他 0 m
数据库 B C D F A C E B E B C D E A B C E
挖掘单维布尔关联规则
Apriori算法是根据有关频繁项集性质的先验 知识而命名的。该算法使用一种逐层搜索的 迭代方法，利用k-项集探索(k+1)-项集。 具体做法：首先找出频繁1-项集的集合， 记为L1 ；再用L1找频繁2-项集的集合L2 ； 再用L2找L3 …如此下去，直到不能找到频 繁k-项集为止。找每个Lk需要一次数据库 扫描。
空间扫描
二项分布的概率
• 掷一枚硬币，独立掷5次，求2次 正面朝上的概率。
P C ( p) (1 p)
c n c
其中，c
nc
为朝上的次数，n 为掷硬币 的次数，p 为硬币朝上的概率。
2 2 5
1 PC 2
1 2
3
空间异常区域
• 假设：存在两个二项分布模式（其一 为病例高发区；其二为背景）。
关联规则挖掘基本概念
可信度（confidence） 在事务集W中，如果支持数据项集A的事务中有c%也 同时支持数据项集B，则c%称为关联规则A－B的可 信度。 购买面包的顾客中有70％的人也购买了黄油，因此 购买黄油和面包的关联规则可信度为70％。 支持度（support） 如果事务集W中有s%的事务同时支持数据项集A和 B，则s%称为关联规则的支持度。 如果某天共有1000个顾客去商场购物，其中有100 个顾客同时购买了面包和黄油，那么上述的关联规 则的支持度就是10％。
SAScan结果
AntScan2.0结果
2 空间关联规则挖掘
• 关联规则及概念 • 什么是空间关联规则 • 基于配置的关联规则挖掘
2.1 关联
• 事件A的发生和事件B的发生存在一致性 • 一致性的含义（同时、同地、先后、方 位„）
“尿布与啤酒”——典型关联分析案例
采用关联模型比较典型的案例是“尿布与 啤酒”的故事。 在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到 超市去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个 规律，在购买婴儿尿布的年轻父亲们中，有 30%～40%的人同时要买一些啤酒。超市随 后调整了货架的摆放，把尿布和啤酒放在一 起，明显增加了销售额。同样的，我们还可 以根据关联规则在商品销售方面做各种促销 活动。
C3
Itemset
{B, C, E}
3rd scan
L3
{C, E}
Itemset {B, C, E} sup 2
Maximal vs Closed Itemsets
Frequent Itemsets Closed Frequent Itemsets Maximal Frequent Itemsets
A
B C
E F
G
Pei T, et al. 2011. Detecting arbitrarily shaped clusters using ant colony optimization. International Journal of Geographical Information Science, DOI: 10.1080/13658816.2010.533674. ()
( N n) (C c) N n
( N n ) ( C c )
( N n ) ( C c )
nc n
n c
C c N n
C c
( N n) (C c) N n
0.001 0.12 0.15 0.40 0.99
RR Risk ratio, Relative ratio 相对危险度 Log-likelihood ratio (LLR) 极大似然估计值
优点 Spatial scan statistic
可调整任意混杂因素