12空间数据挖掘和知识发现
知识发现(数据挖掘)第十二章
03 模式识别
数据挖掘技术可以识别数据中的模式，包括分类、 聚类和关联规则等，为知识发现提供有价值的线 索。
知识发现流程简介
问题定义
明确知识发现的目标和问 题范围。
数据准备
收集、清洗和整理相关数 据。
数据挖掘
应用数据挖掘技术对数据 进行分析和挖掘。
采用最小二乘法、极大似 然法等方法进行参数估计 。
对模型的残差进行检验， 判断模型是否合适。
利用已建立的模型对未来 数据进行预测，并评估预 测精度。
07 文本挖掘技术
文本表示与特征提取方法
词袋模型（Bag of Words）
将文本表示为一个词频向量，向量中的每个元素代表一个单词在文本中出现的次数。这种方法简单有效，但忽略了单 词之间的顺序和上下文信息。
TF-IDF模型
是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个 语料库中的其中一份文件的重要程度。
Word2Vec模型
是一种浅层神经网络模型，用于生成词向量。Word2Vec可以捕捉单词之间的语义和语法关系，使得语 义上相似的单词在向量空间中的距离较近。
03
深度学习方法
通过构建深层的神经网络模型来学习文本的情感特征，并进行情感分类。
深度学习方法可以自动提取文本中的高层特征，但需要大量的标注数据
进行训练。
主题模型在文本挖掘中应用
LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型：是一种典型的主题模型，用于从大量文档中发 现潜在的主题结构。LDA假设每个文档是由多个主题混合而成的，而每个主题又是由多个单 词混合而成的。
知识发现
知识发现定义：知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）是他是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是可信的、潜在的和有价值的信息和知识的过程。
知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。
知识发现与数据挖掘的关系：数据挖掘（Data Mining），就是从海量的数据中挖掘出隐含在其中的矿藏——知识。
一般认为广义的数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database），简称知识发现（KDD）。
狭义的数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据关系之间关系的过程，是知识发现过程的一个步骤，一个完整的知识发现过程如图所示：从图可见，数据挖掘只是只是发现过程中一个发现模式的子过程，并且是最核心的过程。
知识发现的过程模型：KDD基本过程(the process of the KDD)完成从大型源数据中发现有价值知识的过程可以简单概括为：首先从数据源中抽取出感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后调用相应的算法生成所需要的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。
作为一个KDD的工程而言,KDD通常包含一系列复杂的挖掘步骤.Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在 1996年合作发布的论文<From Data Mining to knowledge discovery>中总结出了KDD包含的5个最基本步骤.1: selection: 在第一个步骤中我们往往要先知道什么样的数据可以应用于我们的KDD工程中.2: pre-processing: 当采集到数据后,下一步必须要做的事情是对数据进行预处理,尽量消除数据中存在的错误以及缺失信息.3: transformation: 转换数据为数据挖掘工具所需的格式.这一步可以使得结果更加理想化.4: data mining: 应用数据挖掘工具.5: interpretation/evaluation: 了解以及评估数据挖掘结果.2.常用KDD过程模型 (KDD process model)随着Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在 1996年总结出的KDD 5个基本步骤, 各种不同的KDD过程模型在此基础上发展以及完善起来.整体来说,KDD过程模型包含"学术模型"(academic research model)以及"工业模型"(industrial model)两大类. 常见的KDD过程模型有: 1996 年Fayyad等人提出的 "9 步骤模型"(nine-steps model). 1999 年european commission 机构起草的CRISP-DM 模型. (cross-industry standard process for data mining)“7步骤模型”KDD过程模型：1.目标定义2.创建目标数据集3.数据预处理4.数据转换5.数据挖掘CRISP-DM（cross-industry standard process for data mining跨行业数据挖掘过程标准）：CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1:business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估. 3:data preperation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6:deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)参考文献：2.纪希禹主编.数据挖掘技术应用实例[M].机械工业出版社，2009.1. Richard J.Roiger，Michael W.Geatz.DATA MINING A TUTORIAL-BASED PRIMER[M].清华大学出版社，2003.3.毛国君，段立娟，王实，石云.数据挖掘原理与算法（第二版）[M].清华大学出版社，2007.。
2.数据挖掘技术基础知识
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3. 现在的问题是：网络之后的下一个技术 热点是什么？
㈡ 网 络 之 后 的 下 一 个 技 术 热 点
让我们来看一些身边俯拾即是的现象： 《纽约时报》由 60 年代的 10～20 版扩张至 现在的 100～200 版，最高曾达 1572 版； 《北京青年报》也已是 16～40 版；市场营 销报已达 100 版。 然而在现实社会中，人均日阅读时间通常 为 30～45 分钟，只能浏览一份 24 版的报纸。
数据
过
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以后人们却在逐渐使用数据挖掘中, 发现有 以后 许多工作可以由统计方法来完成, 并认为最好的 策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
数 据 挖 掘 逐 渐 演 变 的 过 程 ㈥
数据仓库的发展促使数据挖掘越来越热 越来越热。 越来越热 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切 的 。 。 是, 数据仓库并 为有 掘 。 多数据挖掘可 是数据挖掘的 作数据 , 中挖 的发展是促 数据挖掘越来越热的
的数据 ,
的 技术 的数据 数数据挖掘技术已可以马上投入使用, 因 为支持的它的基础技术已成熟，他们是： 1. 海量数据搜集
㈣ 支 持 数 据 挖 掘 技 术 的 基 础
商业数据库正以一个空前的速度增长,且数 据仓库正在广泛地应用于各行业。 2. 强大的多处理器计算机 已成熟的 行 cpu 的技术可以 越 越 的 。 3. 数据挖掘算法 ，且 10 于 的 已 成为一 的技术。 成熟，
了 用的阶段;
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㈥ 数据挖掘逐渐演变的过程
数据 的 , , 过
一 、 数 据 挖 掘 技 术 的 由 来
KDD (Knowledge discovery in database) 的 数据 数据 , 的 的过程 , 的 ,掘 的 的 , KDD 数据 的 的 程 , 过 掘的过程, 的 的 , 的 的 80 , 数据挖掘 (data mining) 的 程 , ,挖掘 的 数据挖掘的 的 , 过程 ; , , 的 ,
数据挖掘-知识点
1、数据库与数据仓库的对比数据库 数据仓库面向应用 面向主题数据是详细的 数据是综合和历史的保持当前数据 保存过去和现在的数据数据是可更新的 数据不更新对数据的操作是重复的 对数据的操作是启发式的操作需求是事先可知的 操作需求是临时决定的一个操作存取一个记录 一个操作存取一个集合数据非冗余 数据时常冗余操作比较频繁 操作相对不频繁查询基本是原始数据 查询基本是经过加工的数据事务处理需要的是当前数据 决策分析需要过去和现在的数据很少有复杂的计算 有很多复杂的计算支持事务处理 支持决策分析2、OLTP与OLAP，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁联机事物处理（On Line Transaction Processing的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。
OLTP OLAP数据库数据 数据仓库数据细节性数据 综合性数据当前数据 历史数据经常更新 不更新，但周期刷新对响应时间要求高 响应时间合理用户数量大用户数量相对较小面向操作人员，支持日常操作 面向决策人员，支持决策需要面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动3、数据字典和元数据：数据字典：是数据库中各类数据描述的集合，它在数据库设计中具有很重要的地位。
由：数据项；数据结构；数据流；数据存储；处理过程5部分组成。
元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
数据仓库的元数据除对数据仓库中数据的描述（数据仓库字典）外，还有以下三类元数据 ：(1) 关于数据源的元数据(2) 关于抽取和转换的元数据(3) 关于最终用户的元数据4、数据从数据库到知识的流程：DB-->DW-->OLAP-->DM-->KDD-->DSS-->AI5、数据挖掘的含义：知识发现（KDD）：从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘（DM）：KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取知识。
数据挖掘与知识发现
前期基础课程：数据库、人工智能参考书：《知识发现》，清华大学出版社，史忠植编，2004第1章概述随着信息社会和知识经济时代的来临，信息正以前所未有的速度膨胀。
面对浩如烟海的信息资源，人类的自然智能越来越显得难于驾驭。
如何用人造的智能去模仿和扩展人类的自然智能，实现信息的智能化处理，是信息社会和知识经济所面临的一个重大课题。
人工智能作为一门研究机器（计算机）智能的学科，其目的是要用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统，来模仿、延伸和拓展人的智能。
因此，人工智能是人类迈向信息、迎接知识经济挑战所必须具备的一项核心技术。
难怪有人把人工智能同原子能技术、空间技术一起称为20世纪的三大尖端科技成就。
但人工智能系统较率低，不能应用于实际。
随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。
现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。
此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。
为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。
需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。
它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。
知识发现与数据挖掘
知识发现与数据挖掘2007-6-12宋利【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。
【关键词】知识发现，数据挖掘１、引言随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。
进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。
这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。
当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。
据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。
这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。
面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。
从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。
２、知识发现过程知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。
1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。
空间数据挖掘(精选优秀)PPT
空间实体表示的最常用方法是“最小包围矩形”。 空间索引技术大多是基于对空间目标的近似技术，例如，
空间映射法
（1）采用低维空间向高维空间映射的方式：ｋ维空间具有ｎ个 顶点的目标可以映射成ｎ*ｋ维空间的点。映射后，可以直接采 用点索引技术。
而使数据无法获得或发生丢失。如何对丢失数据进行恢复并估计 数据的固有分布参数，成为解决数据复杂性的难点。
2021/6/3
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空间查询问题
查询是挖掘的技术，空间查询及其操作的主要特点有：
空间操作相对复杂和不精确：传统的访问非空间数据的选择查询 使用的是标准的比较操作符：>，<，≤，≥，≠。而空间选择是 一种在空间数据上的选择查询，要用到空间操作符，包括接近、 东、西、南、北、包含、重叠或相交等。下面是几个空间选择查 询的例子： 例如，“查找北海公园附近的房子”。
2021/6/3
空间数据挖掘
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空间挖掘技术概述
大量的空间数据是从遥感、地理信息系统（GIS）、多媒 体系统、医学和卫星图像等多种应用中收集而来，收集到 的数据远远超过了人脑分析的能力。日益发展的空间数据 基础设施为空间数据的自动化处理提出了新的课题。
空间数据的最常用的数据组织形式是空间数据库。空间数 据库必须保存空间实体，这些空间实体是用空间数据类型 和实体的空间关系来表示出来的。空间数据库，不同于关 系数据库，它一般具有空间拓扑或距离信息，通常需要以 复杂的多维空间索引结构组织。
2021/6/3
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第八章 空间挖掘
引言 空间数据概要 空间数据挖掘基础，空间统计学 泛化与特化 空间规则 空间分类算法 空间聚类算法 空间挖掘的其他问题 空间数据挖掘原型系统介绍 空间数据挖掘的研究现状与发展方向 其他
《数据挖掘》试题与答案
一、解答题（满分30分，每小题5分)1。
怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。
知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程,其最终目标是掌握数据的模式.流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识,接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据;然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。
2。
时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。
例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型.2）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。
若时间序列是平稳的，可以用自回归（Auto Regressive，简称AR）模型、移动回归模型(Moving Average,简称MA）或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average,简称ARMA)模型进行分析预测.3）、其他方法：可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。
由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。
假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值,就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测.3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种,最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近,相似性越大，距离越远，相似性越小。
知识发现与数据挖掘技术研究
知识发现与数据挖掘技术研究随着信息时代的到来，数据资源的爆炸性增长和复杂性不断提高，如何从中发现规律、提取知识已成为了重要的研究方向。
知识发现与数据挖掘技术应运而生，并逐渐形成了一个独立的学科领域。
本文将从几个方面介绍该领域的研究内容和应用价值。
一、知识发现与数据挖掘技术的定义和研究内容知识发现与数据挖掘技术指的是利用计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关学科的理论和方法，通过对数据进行分析、处理、抽象、归纳、推理等操作，从中发现隐藏在数据背后的关联规律、趋势、模型等有价值的知识。
具体来说，知识发现与数据挖掘技术主要包括以下几个方面的研究内容：1.数据预处理：对原始数据进行清洗、过滤、整合、变换等操作，使其符合后续处理的需求。
2.数据挖掘算法：常见的数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树、人工神经网络、支持向量机等。
3.知识表示和表达：将挖掘出的知识进行表达，如规则、分类器、模型等。
4.知识评估和验证：对挖掘出的知识进行评估和验证，如准确性、可靠性、可解释性等。
二、知识发现与数据挖掘技术的应用领域知识发现与数据挖掘技术广泛应用于各个领域，其中几个典型的应用领域如下。
1.商业领域：数据挖掘技术被广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险管理、供应链管理等方面，帮助企业更好地了解市场需求、优化业务流程、降低运营风险。
2.医疗领域：利用数据挖掘技术可以对医疗数据进行分析和挖掘，从而实现疾病预测、病人群体分类、药物评价等目的，提高医疗服务质量和效率。
3.网络安全领域：数据挖掘技术可以用于网络异常检测、恶意代码分析、入侵检测等方面，帮助企业和政府机构预防和应对网络攻击和信息安全威胁。
4.社交网络领域：社交网络中包含了巨量的用户信息和社交关系，利用数据挖掘技术可以从中挖掘用户兴趣、影响力、社交关系等信息，为营销、推广、舆情监控等提供有力支持。
三、知识发现与数据挖掘技术的研究趋势和挑战在不断发展的知识发现与数据挖掘技术领域，有一些趋势和挑战值得关注。
论空间数据挖掘和知识发现_李德仁
论空间数据挖掘和知识发现李德仁1王树良1史文中2王新洲3(1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079)(2香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港,九龙红石勘(3武汉大学科技部,武汉市珞珈山,430072)了将数据的最大价值挖掘出来,以取得最多的知识,1989年在美国底特律召开的第一届KDD(knowledge discovery from databases)国际学术会议上,又出现了一门称为从数据库中发现知识(即KDD)的新学科,从数据库中发现先前未知却有用的知识,为决策分析提供技术支持。
GPS、RS和GIS等技术的应用和发展,使空间数据的膨胀速度远远超出了常规的事务型数据,“数据爆炸但知识贫乏”的现象在空间数据中更为严重。
1994年在加拿大渥太华举行的GIS国际会议上,李德仁院士首次提出了从GIS数据库中发现知识———KDG(knowledge discovery from GIS)的概念。
他系统分析了空间知识发现的特点和方法,认为从GIS数据库中可以发现包括几何特征、空间关系和面向对象的多种知识,KDG能够把GIS有限的数据变成无限的知识,可以精练和更新GIS数据,使GIS成为智能化的信息系统,并第一次从GIS空间数据中发现了用于指导GIS空间分析的知识[1]。
1995年,在加拿大召开的第一届知识发现和数据挖掘国际学术会议上,数据库中的数据被形象地喻为矿床,再次出现了崭新的数据挖掘(data mining,DM,又译为数据发掘、数据开采或数据采掘等)学科。
随着研究和应用的深入,人们对KDD和DM的理解越来越全面,相继又出现了知识提取(knowledge extraction)、信息发现(informationdiscovery)、信息收获(information harvesting)、数据考古(data archaeology)等含义相同或相似的名称。
具体名称虽然不同,但其本质是相同的,都是从数据库中提取事先未知却有用的知识。
数据挖掘与知识发现(第二章)
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属性的类型也可以用不改变属性意义的变换来描述:
例: 如果长度分别用米和英尺度量，其属性意义是否有变化。计算平均长 度时，有什么变化？ 例:温度 我们说“温度2度是1度的两倍”,用下列哪种测量有意义? 绝对标度?摄氏度?华氏度?
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三、非对称的属性
对于非对称的属性，只有非零值才是重要的
例1：对象是学生，属性是学生是否选修某门大学课程。对某个学生，如果他选 择了对应某属性的课程，则该属性取1，否则取0。
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稀疏数据矩阵
数据矩阵的特殊形式 属性类型相同 非对称
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三、基于图形的数据
带有对象之间联系的数据
数据对象映射到图中的结点 对象之间的联系用对象之间和链、方向、权值表示
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具有图形对象的数据
若对象具有结构（包含具有联系的子对象），则对象常用图形表示
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一、测量误差和数据收集错误
测量误差：
测量过程中导致的问题，在某种程度上，记录的值与实际值不符 例: 一个人连续两次测量体重，得到的值不一样
数据收集错误：
遗漏数据对象或属性值，或不当的包含了其他数据对象 例: 一类特定种类动物研究可能包含了其他相关种类的动物，他们只是表面上与要 研究的种类相似。
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二、属性类型
属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同 属性类型告诉我们，属性的哪些性质反映在用于测量他的 值中。 例1：雇员年龄与ID号 这两个属性都可以用整数表示 雇员的平均年龄有意义，而平均ID却无意义 年龄有最大最小值，而整数却无此限制 但用整数来表示时，并未暗示有限制
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例2：线段长度
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Items
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
知识发现与数据挖掘
知识发现理论与应用研究知识发现理论与应用研究摘要:知识发现方法极大地方便了用户从海量数据中提取出有用的知识。
本文首先介绍了知识发现模型处理数据的过程。
其次，数据挖掘是知识发现的关键步骤，对分类技术、关联分析技术和聚类技术三类数据挖掘技术进行了详细概述。
最后，结合作者目前研究方向，以个性化知识服务技术和设计理性模型知识挖掘过程为例，对涉及到的知识发现技术进行了分析。
关键词：知识发现数据挖掘分类关联分析聚类Research of Theory and Application of Knowledge Discovery Abstract: It has been much easier for users to extract useful knowledge from the massive data with knowledge discovery methods. First, the knowledge discovery model data process is introduced in this paper. Second, data mining is a key step in knowledge discovery. The classification techniques, association analysis techniques and clustering techniques are summarized in detail. At last, based on the current research direction, the personalized knowledge service technology and design rational knowledge model mining process are taken as examples to analyze the related knowledge discovery techniques.Key words: Knowledge discovery; Data mining; Classification; Association analysis; Clustering1 前言随着云计算、云制造、物联网、大数据等信息技术的迅速发展以及企业信息化建设的不断推进，企业在全生命周期业务活动中产生的数据增长迅速，种类繁多、数量巨大[1]。
浅谈数据挖掘与数据库知识发现
浅谈数据挖掘与数据库知识发现蔡鹏（北京交通大学北京100044）[摘要]数据挖掘是解决数据库中数据急剧增大与利用率低之间矛质的必然结果。
数据库知识发现（kdd）技术的应运而生使得人们在实际工作中消耗大量财力和物力的数据得以利用。
这也是数据库知识和人工智能技术发展的结果。
[关键词]模式数据库中的知识发现数据挖掘中图分类号：T P3文献标识码：A文章编号：1671－7597（2009）0920081－01一、引言1．准备。
了解K D D相关领域的有关情况，熟悉背景知识，并弄清楚用户的要求。
随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中2．数据选择。
根据用户的要求从数据库中提取与K D D相关的数据，存储的数据量急剧增大。
但目前数据库系统所能做到的只是对数据库中已K D D将主要从这些数据中进行知识提取，在此过程中，会利用一些数据库操有的数据进行存取，人们通过这些数据所获得的信息仅仅是整个数据库所作对数据进行处理。
包含的信息量的一部分。
也就是说传统的数据分析方法（例如：统计）只3．数据预处理。
主要是对阶段2产生的数据进行再加工，检查数据的能获得这些数据的表层信息，而不能获得数据属性的内在关系和隐含的信完整性及数据的一致性，对其中的噪音数据进行处理，对丢失的数据可以息，即不能获得重要的知识。
面对“堆积如山”的数据集合，无论在时间利用统计方法进行填补。
意义上还是空间意义上，传统的数据分析手段还是难以应付。
这样，快速的数据产生与搜集技术和拙劣的数据分析方法之间形成了鲜明的对照。
在数据技术飞速发展的同时，人工智能和机器学习的研究也取得了很大进展。
根据人类学习的不同模式人们提出了很多机器学习方法。
如：实例学习、观察和发现学习、神经网络和遗传算法等等，其中某些成熟的算法已被人们运用于应用系统及智能机的设计和实现中。
正是由于数据库技术和人工智能技术的发展，也是为了满足人们实际工作的需要：“智能地”和“自动地”分析数据，以使消耗大量财力和物力所收集与整理的宝贵资源——数据得以利用，数据库知识发现（K D D）技术应运而生。
知识发现与数据挖掘
知识发现和数据挖掘是两个相关的领域，都涉及从大量数据中提取有价值的信息。
以下是对它们的简要解释：
1.知识发现：知识发现是一种多学科交叉的研究领域，旨在从不完整、噪声干扰和模糊的
数据中发现新的、有用的知识。
它涵盖了数据预处理、特征选择、模式发现、分类、聚类等技术。
知识发现的目标是通过数据分析和推理，揭示隐藏在数据背后的潜在规律和关联，以便做出决策或生成新的知识。
2.数据挖掘：数据挖掘是指从大规模数据集中自动发现模式、关联和趋势的过程。
它是知
识发现的一个重要组成部分，使用各种统计学、机器学习和数据分析技术来提取有用的信息。
数据挖掘可以应用于多个领域，如市场营销、金融、医疗保健、社交媒体等，以支持预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
虽然知识发现和数据挖掘有相似之处，但也存在一些区别。
知识发现更强调从数据中生成新的领域知识和见解，而数据挖掘更侧重于使用计算方法来发现模式和规律。
此外，知识发现通常需要跨学科的合作，结合领域专家的知识，而数据挖掘则更加关注数据驱动的分析。
综上所述，知识发现和数据挖掘都是利用数据进行信息提取和分析的方法，它们在处理大量数据和发现潜在知识方面具有重要的应用价值。
数据挖掘和知识发现技术
数据挖掘和知识发现技术是一组通过信息学和统计学的技术解析和挖掘数据中有用的信息的技术。
在当今时代，超级大型的数据库已经伴随着我们的生活。
像互联网、移动互联网、物联网、智能家居，以及各种计算机应用、系统和软件等等，都需要利用才能发掘出它们蕴藏的有价值的知识和信息。
一、数据挖掘技术数据挖掘技术通常涉及大量的数据，采用算法和计算机处理方式，提取各种数据之间的关联关系。
这些关联关系可能包括文件的标记和分类，预测和模型构建等等。
在企业中，数据挖掘技术可以被用于以下几个方面：（1）用户数据分析和预测：基于历史和现有的用户数据，在针对任何行业和市场的情况下分析分析用户的行为、购买倾向，帮助企业提前优化交易策略。
（2）生产管理：通过数据分析优化企业生产流程，提升生产效率，再生产、发货管理等。
（3）营销策略：在大批量数据的基础上，为企业设计可持续的营销策略，推广并维护企业产品品牌。
二、知识发现技术知识发现技术采用的是数据挖掘技术的基础和框架，着重于挖掘和发现相应数据中蕴含的信息和知识。
这种技术可以用来帮助企业识别新业务机会，推荐个性化的服务，优化产品库、提升客户满意度和增加销售收入。
在创新领域或在决策制定方面，知识发现技术也发挥了巨大作用：（1）在科学研究方面，知识发现技术可以整合广泛的数据类型,从而揭示新的假说、推动各领域的发展。
（2）对于政府机构而言，知识发现技术在重大政策、治理等方面都发挥着巨大的作用。
（3）在医疗健康方面，知识发现技术可以用来预测病人将来可能面临的健康状况，而且可以发现潜在的健康风险因素，从而提出实质性的、早期的干预措施。
三、知识发现与数据挖掘技术的未来在大数据时代，必然得到进一步的发展。
我们可以预见到，这些技术将处于更加广泛的应用领域，这将在特定领域带来很多创新，例如公司、政府、教育、医疗方面。
另外，也有学者将应用于金融领域，因为在金融领域，这些技术可以用来进行数据分析，提升交易便利性等。
数据挖掘与知识发现的关系
数据挖掘和知识发现是紧密相关的领域，它们都涉及从大量数据中提取有用的信息和知识。
以下是它们之间的关系：1.数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是一种通过应用统
计分析、机器学习和模式识别等技术，从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识的过程。
数据挖掘的目标是通过对数据的整理、转换和建模，寻找其中的内在结构和关联，以帮助人们做出决策、预测趋势或发现新的见解。
2.知识发现（Knowledge Discovery）：知识发现是一个
更广泛的过程，它包括使用数据挖掘技术来发现新的、有价值的知识，并将其转化为可理解和可应用的形式。
知识发现不仅涉及模式和规律的发现，还包括数据预处理、特征选择、模型评估和知识表示等环节。
3.数据挖掘通常是知识发现过程的一部分，它在知识发现中
扮演着重要的角色。
通过数据挖掘技术，可以从原始数据中提取出各种类型的模式和规律，如关联规则、分类模型、聚类结果等。
这些挖掘得到的知识可以进一步用于解决问题、做出预测、优化业务流程等。
总之，数据挖掘是知识发现的重要工具和技术手段，通过运用数据挖掘方法，可以从大规模的数据中提取出有意义的知识，进而为决策和创新提供支持。
12《数据仓库与数据挖掘》复习题
《数据仓库与数据挖掘》复习大纲三、简答题（5×6分=30分）四、分析计算题（3×10分=30分）考试范围：第一讲数据挖掘概述考点：1、数据挖掘、知识发现（KDD）基本概念；2、数据挖掘的过程；3、数据挖掘过技术的三个主要部分。
复习参考题：一、填空题（1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示。
（2）数据挖掘的性能问题主要包括：算法的效率、可扩展性和并行处理。
（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：统计学、数据库技术和机器学习。
（4）在万维网(WWW)上应用的数据挖掘技术常被称为：WEB挖掘。
（5）孤立点是指：一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据。
二、单选题（1）数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于：BA、所涉及的算法的复杂性；B、所涉及的数据量；C、计算结果的表现形式；D、是否使用了人工智能技术（2）孤立点挖掘适用于下列哪种场合？DA、目标市场分析B、购物篮分析C、模式识别D、信用卡欺诈检测（3）下列几种数据挖掘功能中，（ D ）被广泛的应用于股票价格走势分析。
A. 关联分析B.分类和预测C.聚类分析D. 演变分析（4）下面的数据挖掘的任务中，（ B ）将决定所使用的数据挖掘功能。
A、选择任务相关的数据B、选择要挖掘的知识类型C、模式的兴趣度度量D、模式的可视化表示（5）下列几种数据挖掘功能中，（A ）被广泛的用于购物篮分析。
A、关联分析B、分类和预测C、聚类分析D、演变分析（6）根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（ B）。
A.关联分析B.分类和预测C. 演变分析D. 概念描述（7）帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（ C ）。
A.关联分析B.分类和预测C.聚类分析D. 孤立点分析E. 演变分析（8）假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（ E ）A.关联分析B.分类和预测C. 孤立点分析D. 演变分析E. 概念描述三、简答题1、何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？答：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。
计算机科学与技术(0812)
计算机科学与技术(0812)Computer Science and Technology一、学科、专业及研究方向简介1、学科、专业简介计算机科学与技术学科涉及数学、物理、通信、电子等学科的基础知识，围绕计算机系统的设计与制造，以及利用计算机进行信息获取、表示、存储、处理、传输和运用等领域方向，开展理论、原理、方法、技术、系统和应用等方面的研究。
包括科学与技术两方面，两者相辅相成、互为作用、高度融合。
计算机科学与技术的基本内容可主要概括为计算机科学理论、计算机软件、计算机硬件、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机网络和信息安全等。
计算机科学与技术学科涉及的理论基础包括离散数学、计算理论、信息与编码理论、形式语言与自动机、形式语义学、程序理论、算法分析和计算复杂性理论、数据结构以及并发/并行与分布处理理论、人工智能与智能信息处理理论、数据库与数据管理理论等，同时涉及感知、认知机理、心理学理论等。
计算机科学与技术在认识和解决实际问题的过程中，在构建自身理论体系的同时，其研究方法也在不断发展和完善，概括来说主要包括以下3种方法学：（1）理论方法主要是运用数学、物理、可计算性理论、算法复杂性理论、程序理论等理论体系解决计算机科学的基础理论问题。
（2）系统方法主要运用系统分析、设计与实现等方法解决实际应用的系统问题。
（3）实验方法主要运用模拟、仿真和系统实验等方法解决实际应用问题。
计算机科学与技术是科学性与工程性并重的学科，需要特别强调理论与技术相结合，技术与系统相结合，系统与应用相结合。
河南大学计算机科学与技术学科在全国有一定的影响力。
教育部2012年学科评估结果显示，在全国120所高校参评（其中具有“博士一级”授权的高校50所，另有部分具有“博士二级”授权的高校参评）的情况下，河南大学计算机科学与技术学科位列第49名，省内高校排名居首位。
学科招生代码：0775（授理学学位），下属4个二级学科，其中计算机系统结构（077501）、计算机软件与理论（077502）和计算机应用技术（077503）为目录内二级学科，空间数据处理技术及应用（0775Z1）为自主增设二级学科。
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由于数据获取技术、网络技术和计算机技术的发 展致使数据以几何级数增长。 数据处理方法的匮乏 。
以遥感数据为例：每年采集的数据量之大都以TB 计（据不完全的统计，SPOT有250TB；ESA有 400TB；NOAA有1000TB；…），而被应用的 数据仅占获取数据的10-15%。 院士之见
John Naisbett说：“我们已被信息所淹没， 但是却正在忍受缺乏知识的煎熬” 。 We are drowning in information，but starving for knowledge.
2 ER (I )
The tools in the spatial statistics toolbox use the randomization null hypothesis as the basis for statistical significance testing. The randomization null hypothesis postulates that the observed spatial pattern of your data represents one of many (n!) possible spatial arrangements. If you could pick up your data values and throw them down onto the features in your study area, you would have one possible spatial arrangement. The randomization null hypothesis states that if you could do this exercise (pick them up, throw them down) infinite times, most of the time you would produce a pattern that would not be markedly different from the observed pattern (your real data). Once in a while you might accidentally throw all of the highest values into the same corner of your study area, but the probabilities of doing that are small. The randomization null hypothesis states that your data is one of many, many, many possible versions of complete spatial randomness. The data values are fixed; only their spatial arrangement could vary.
电信和信用卡欺骗 贷款审批 药物研究 气象预报 金融领域 客户分类 网络入侵检测 故障检测与诊断等
数据挖掘和知识发现的应用范围
生物信息知识发现
DNA的碱基对数目达到30亿 3万到4万个基因 基因和基因组数据库（ GenBank 包含了已 知的核算序列和蛋白质序列） 核算序列数据库（EMBL） 基因组数据库（GDB） 蛋白质数据库（ PIR 、 PSD 、 SWISS － PROT ）
模糊理论
人工智能
数据挖掘和 知识发现
可视化理论
决策理论
数据库理论
专业知识
1.5 数据挖掘和知识发现研究的方法
数据总结与泛化 聚类 分类 相关性分析 关联规则提取 偏差分析
1.6 数据挖掘应用的注意点
机械化 机理不清 所需的先验知识少 归纳方法
参考文献
Miller, H. J., and Han, J., 2001, Geographic Data Mining and knowledge discovery. (Taylor & Francis) 边肇祺，张学工. 模式识别. 北京：清华大 学出版社，2000.
数据挖掘应用
•基因序列
•信用卡 •储蓄卡
•基因表达谱
零售客户 •基因制药 人类基因 电信客户 ………... •存折 植物基因 银行客户 析 基因 分 •按揭 户 分 动物基因 证券客户 •借贷 数据 客 析 挖掘 特殊群体基因 保险客户 其他
•基因功能
1.4 数据挖掘和知识发现的理论基础
粗糙集
概率统计
1.1 数据挖掘和知识发现产生的背景
数据库技术的分支 （80年代后期和90年代早期）
1995年召开了第一届知 识发现与数据挖掘国际会 议（FU96’）
1998年成立的ACM-SIGKDD组织。专 业杂志为: Data Mining & Knowledge Discovery
飞速发展并形成了众多分支
1995年
1stInternational Conference on K nowledge Discovery and Data Mining, Montreal, Canada. 诞生了数据挖掘学科
1994年
6th the Canadian Conference on GIS, Ottawa, Canada. 李德仁首次提出Knowledge Discovery from GIS (KDG)
1989年
1st International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI, DETROIT, MICHIGAN. 首次出现KDD概念，标志着数据挖掘技术的诞生
2.1 什么是空间数据
空间数据是带有空间位置信息的数据.
空间数据挖掘的概念
数据预处理和变换
选取抽样
知识发现的过程
从信息到决策的认知过程
数据 数据挖掘 知识发现 信息
知识
决策分析 决策
1.3 数据挖掘和知识发现的 应用范围 商业应用
市场行销：数据库行销（ Database Marketing ） 和货篮分析（ Basket Analysis ）。前者的任务 选择潜在的顾客以便向它们推销产品；后者的任 务是分析市场销售数据（如 POS 数据库）以识别 顾客的购买行为模式。（房地产案例）
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪 声的、模糊的、随机的实际应用数据中， 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、 但又是潜在有用的信息和知识的过程。
空间数据挖掘是在空间数据库或空间数据 仓库的基础上，综合利用多门学科的理论 技术，从海量空间数据中挖掘事先未知潜 在有用最终可理解的可信新知识，揭示蕴 含在空间数据中的客观世界的本质规律内 在联系和发展趋势，实现知识的自动获取 ，提供技术决策与经营决策的依据。
PAKDD, PKDD, SIAM-Data Mining, (IEEE) ICDM, DaWaK, SPIE-DM, etc.
1.2 数据挖掘和知识发现的含义
பைடு நூலகம்
Data Mining & Knowledge Discovery from database（DM & KDD） 数据挖掘和从数据库中发现知识。 与此类似的叫法： 知识抽取（information extraction）； 信息发现(information discovery)； 探索式数据分析(exploratory data analysis)； 数据考古(data archeology)；
2.3 空间数据的特点
1）海量的数据 2）空间属性之间的非线性关系 3）空间数据的尺度特征 4）空间信息的不确定性等 5）空间维数的增高
《GIS空间分析方法》 第十二讲
空间数据挖掘和知识发现
李润奎
2014.4.2
本讲的主要内容
数据挖掘含义及研究内容 空间数据挖掘与知识发现 空间聚类简介
1
空间数据挖掘和知识发现 的含义及研究内容
产生背景 含义 应用范围 理论基础 研究任务 应用的注意点
1.1 数据挖掘和知识发现的产 生的背景
金融投资：金融分析领域有投资评估和股票交易 市场预测 欺诈甄别：银行或商业上经常发生诈骗行为，如 恶性透支、洗钱等。
数据挖掘和知识发现的应用范围
Web挖掘(Web Mining)
在搜索引擎(Search Engine)上对文档进 行自动分类、帮助寻找用户感兴趣的新闻 以及利用数据挖掘设计一个电子新闻过滤 系统，它利用文本学习建立起该用户的趣 向模型。 Google Trend 和疾病爆发等（ Science 论 文）
2 什么是空间数据挖掘
什么是空间数据和空间数据挖掘？ 空间数据从哪里来？ 空间数据的特点。 空间数据挖掘的特点。 空间数据挖掘的研究思路。 空间数据挖掘研究理论结构。 空间数据挖掘和知识发现的研究任务。
空间数据挖掘的发展
李德仁将KDG进一步发展为空间 数据挖掘和知识发现 (Spatial Data Mining and Knowledge Discovery)
数据挖掘概念
数据挖掘--从大量数据中寻找其规律的技 术，是统计学、数据库技术和人工智能技 术的综合； 数据挖掘是从数据中自动地抽取模式、关 联、变化、异常和有意义的结构； 数据挖掘大部分的价值在于利用数据挖掘 技术改善预测模型。
数据挖掘与KDD
数据挖掘和知识发现的区别
结果解释和评估
数据挖掘
空间数据挖掘和知识发现
空间数据挖掘和知识发现就是从空间数据库中 抽取和发现新的空间信息，并通过解释评价， 产生知识的过程。 其应用范围包括：“数字地球”的战略目标； 地球物理和地球化学异常的发现；遥感图象的 分类、识别等等。