使用統計技術進行空間資料探勘怎麼樣？

統計空間資料分析一直是探索空間資料和分析地理資料的一種著名技術。地統計學與連續地理區域相關，而空間統計學與離散空間相關。

在一個管理非空間記錄的統計模型中，人們通常認為不同資料區域之間存在統計獨立性。然而，與傳統資料集不同，空間分佈資料之間不存在這種獨立性，因為實際上，空間物件往往相互關聯，或者更準確地說，空間上共處，即兩個物件的位置越接近，它們共享相同屬性的可能性就越大。

例如，自然資源、氣候、溫度和經濟狀況在地理位置相近的區域往往相同。人們甚至將其視為地理學第一定律——任何事物都與其他任何事物相關，但鄰近的事物比孤立的事物更相關。

這種鄰近空間之間緊密相互依賴的特徵導致了空間自相關的概念。基於這個概念，空間統計建模方法取得了更好的成功。

空間資料探勘將發展空間統計分析技術，並將其改進為大量的空間資料，更加註重有效性、可擴充套件性、與資料庫和資料倉庫系統的協作、增強的客戶互動以及新知識技術的發現。

空間資料庫儲存了大量的空間相關資料，包括地圖、預處理的遙感或醫學影像記錄以及VLSI晶片設計資料。

空間資料庫具有一些與關係資料庫不同的特徵。它們攜帶拓撲和距離資料，通常由複雜的、多維空間索引體系結構組織，這些體系結構是由空間資料訪問方法建立的，並需要空間推理、幾何計算和空間知識表示方法。

空間資料探勘定義了從空間資料庫中提取知識、空間關係或其他未明確儲存的有趣模式。這種挖掘需要將資料探勘與空間資料庫技術相結合。它可用於學習空間記錄、發現空間關係以及空間記錄和非空間記錄之間的關係、構建空間知識庫、重組空間資料庫以及最佳化空間查詢。

空間資料探勘的一個核心挑戰是探索高效的空間資料探勘技術，因為空間資料量很大，並且空間資料型別和空間訪問方法很複雜。統計空間資料分析一直是探索空間資料和分析地理資料的一種著名技術。

地統計學與連續地理空間相關，而空間統計學與離散空間相關。在一個管理非空間記錄的統計模型中，人們通常認為不同資料區域之間存在統計獨立性。

Ginni

更新於：2022年2月17日

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