基于CPRIP-Tree的空間伴生模式挖掘算法研究與應(yīng)用.pdf

1、空間伴生模式(Spatial Co-Iocation Patterns)是空間關(guān)聯(lián)的一個(gè)特例，所謂空間伴生模式指根據(jù)空間鄰近性原則頻繁地聚集在一起的空間特征的集合?，F(xiàn)有的空間伴生模式挖掘算法大多借鑒Apriori的思想，分“產(chǎn)生候選項(xiàng)集”和“檢驗(yàn)”兩個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)伴生模式挖掘。算法在候選項(xiàng)集產(chǎn)生的過程中需要大量耗時(shí)的空間連接或?qū)嵗溄硬僮鱽砩伤锌赡艿男袑?shí)例，且通常只能處理布爾型空間特征，無法有效地挖掘分類數(shù)據(jù)和連續(xù)型數(shù)據(jù)。 本文

2、在對(duì)傳統(tǒng)空間伴生模式挖掘算法詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)現(xiàn)有算法無法處理分類或連續(xù)型數(shù)據(jù)和表實(shí)例生成效率低的問題，提出一種新的基于伴生模式行實(shí)例投影樹( Co-location Pattem Row Instance Projection-Tree，CPRIP-Tree)的空間伴生模式挖掘算法，并結(jié)合應(yīng)用實(shí)例驗(yàn)證算法的有效性和實(shí)用性。主要研究?jī)?nèi)容和成果如下： (1)對(duì)空間伴生模式挖掘概念和相關(guān)基礎(chǔ)理論進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，對(duì)現(xiàn)有的空間伴生模式

3、挖掘算法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和評(píng)述，并詳細(xì)分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)； (2)從空間伴生模式挖掘算法的思想出發(fā)，重點(diǎn)分析了傳統(tǒng)的基于Apriori的空間伴生模式行實(shí)例生成過程中存在的不足，提出了一種基于CPRIP-Tree的空間伴生模式挖掘算法。本算法通過平面掃描方法物化空間對(duì)象間的空間鄰近關(guān)系，利用簡(jiǎn)單的實(shí)例查找方式生成空間伴生模式行實(shí)例，以此構(gòu)建CPRIP-Tree挖掘頻繁伴生模式； (3)以福建省沿海城市不同土地用地的土壤重金