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博士學位論文 空間數(shù)據挖掘中若干關鍵技術研究
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資料類別
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化工建筑畢業(yè)論文（設計） |
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課程(專業(yè))
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地球探測與信息技術 |
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關鍵詞
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關聯(lián)規(guī)則|EM算法 |
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適用年級
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研究生 |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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60 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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kdh |
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文件大小
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7830K |
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發(fā)布時間
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2012-03-08 12:08:00 |
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預覽文件
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無 |
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下載次數(shù)
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1 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內容簡介：
博士學位論文 科學數(shù)據網格中數(shù)據挖掘技術研究，共124頁。
【摘要】 空間數(shù)據挖掘(Spatial Data Mining，SDM)是指從空間數(shù)據庫中抽取隱含知識、空間關系或非顯式存儲在數(shù)據庫中有意義的特征或模式。該技術在理解空間數(shù)據、獲取空間與非空間數(shù)據間內在關系方面具有重要意義。由于近年來空間地理信息系統(tǒng)(Geography Information System，GIS)廣泛地應用到各個行業(yè)中，積累大量與空間位置相關的空間數(shù)據，因此空間數(shù)據挖掘研究己成為當前研究的重要課題。本論文正是在這種背景下，在系統(tǒng)地討論空間數(shù)據挖掘的基本理論的基礎上，對空間數(shù)據挖掘的若干關鍵技術進行重點研究，論文研究成果可歸納如下：1．在總結已有研究工作的基礎上，研究了位置-屬性一體化的實體信息模型，并分析了3種空間距離測度，可以作為空間計算的基礎準則；通過對空間權重矩陣進行拓展，介紹了空間實體關聯(lián)矩陣的概念，并分析建立方法，為空間數(shù)據挖掘提供了新的基礎工具。2．描述了基于模型聚類的混合模型和基本的期望最大化算法(ExpectationMaximization，EM)算法，盡管EM算法具有普遍性，但是它在實際應用中還是常常受到計算效率的限制。EM算法每一步的迭代中需要遍歷所有的樣本點。如果數(shù)據集非常大，則計算強度也會增加。因此，提出了基于隨機子樣本的節(jié)省計算的遞增EM(IncreasingEM，IEM)算法，該算法運行在子集而不是完全樣本集上，每一次迭代中，只有較少的樣本點需要被估計，這使得算法在運行時間上具有可觀的改善。通過EM高效的似然判斷條件和增量因子，可以對樣本子集的容量自動選擇。IEM算法提高了計算效率，并且不需要犧牲似然估計的精確度。3．由于EM算法不適合空間聚類對空間信息的要求，而鄰域EM(Neighborhood EM，NEM)算法雖然結合了空間懲罰項，但是NEM在E-step步需要大量的迭代。為了既能滿足空間信息的要求，又能避免過多的計算量，利用IEM的思想，提出了EM與NEM二者相結合的混合遞增NEM(Mixed Increasing EM，MNEM)算法，算法首先在隨機子樣本中進行EM訓練，直到似然判斷條件下降，根據增量因子進行樣本更新，然后樣本轉向NEM訓練一次，如此進行循環(huán)遞增的交叉訓練，使得計算量降低，性能提高。4．在包含被相關屬性集合所描述的謂詞的空間數(shù)據庫里，進行多概念級空間關聯(lián)規(guī)則挖掘。一個多級關聯(lián)規(guī)則模式是一個頻繁謂詞集合，在這個集合里，所有構成謂詞的項目分別有一個確定的概念層次。本文提出了在空間數(shù)據庫中挖掘多概念級空間關聯(lián)規(guī)則的新算法，該數(shù)據庫中存儲了經過空間查詢和空間計算所獲得的空間謂詞，并且依據關系表R的空間關系建立母元素表和頻繁類匹配表，這使得多概念級空間關聯(lián)規(guī)則挖掘更加方便和有效。5．方位信息是圖像數(shù)據庫中最重要的信息類型之一，而9DLT(Nine DirectionLower-Triangular Martix)表達形式是方位表達的基本方法，據此提出了一種在圖像數(shù)據庫中根據空間方位關系挖掘空間關聯(lián)規(guī)則的(9DLT Image Mining，9DIM)算法，在這里每幅圖像都被初始化為9DLT字符串，形成類似于事務數(shù)據庫的圖像模式數(shù)據庫，每個9DLT字符串(圖像)代表一個事務。以圖像對象之間的關系模式，建立頻繁k-1(k＞2)模式庫，并由頻繁k-1模式庫構造頻繁k模式樹的方式，依次可以發(fā)掘到所有對象間的頻繁模式。比Apriori算法更加有效。
【關鍵詞】 空間數(shù)據挖掘； 聚類； 關聯(lián)規(guī)則； EM算法； 高斯混合模型；
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