空間數(shù)據(jù)挖掘的聚類方法與應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘涉及到數(shù)據(jù)庫、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算智能等相關(guān)技術(shù)，是當(dāng)今國(guó)際上研究熱點(diǎn)之一?？臻g數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘研究的一個(gè)重要研究方向，是從空間數(shù)據(jù)庫中識(shí)別或提取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。 聚類是數(shù)據(jù)挖掘中的一種非常重要的技術(shù)和方法?？臻g聚類分析既可以發(fā)現(xiàn)隱含在海量數(shù)據(jù)中的聚類規(guī)則，又可以與其它數(shù)據(jù)挖掘方法結(jié)合使用，發(fā)掘更深層次的知識(shí)，從而提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和質(zhì)量?？臻g聚類分析是空間數(shù)據(jù)挖掘

2、的重要研究方向之一。 本文主要工作如下： 1.對(duì)空間數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了概述，簡(jiǎn)要介紹了空間數(shù)據(jù)挖掘的理論、方法和研究?jī)?nèi)容、發(fā)展趨勢(shì)及方向，并指出當(dāng)前空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中尚需解決的問題； 2.闡述了聚類的概念，系統(tǒng)而完整地分析和總結(jié)了主要的空間數(shù)據(jù)聚類算法的性能、優(yōu)缺點(diǎn)、計(jì)算復(fù)雜度以及各聚類算法的應(yīng)用條件； 3.在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用方面，電子科技大學(xué)計(jì)算智能實(shí)驗(yàn)室(CILab)數(shù)據(jù)挖掘小組研究開發(fā)了基于Web的數(shù)據(jù)挖掘

3、服務(wù)系統(tǒng)—MinerOnWeb，提供在線的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。本文介紹了MinerOnWeb的系統(tǒng)功能、特點(diǎn)、體系結(jié)構(gòu)，詳細(xì)地分析和討論了EJB服務(wù)端、Web應(yīng)用服務(wù)端的預(yù)處理模塊的具體設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過程； 4.成功地設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了MinerOnWeb系統(tǒng)的EJB服務(wù)端(系統(tǒng)核心模塊)，用于管理數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)對(duì)象和算法對(duì)象，完成算法運(yùn)算。設(shè)計(jì)相關(guān)功能接口并具體實(shí)現(xiàn)，將接口提供給Web服務(wù)端； 5.成功地設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了Web應(yīng)用服務(wù)的數(shù)