连续变量的自适应局部空间同位模式挖掘算法

发布时间：2017-06-17 01:13

  本文关键词：连续变量的自适应局部空间同位模式挖掘算法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前,局部空间同位模式挖掘方法存在需要预设定邻域范围、挖掘的结果无统计显著性意义而难以对结论进行科学地判定等问题,如当前常用的K近邻方法难以确定合适的搜索圆半径,而固定距离法由于空间数据集的多尺度特性,距离阈值的设定对结果的影响较大。因此,针对连续变量的空间采样点数据集,本文提出了一种自适应局部空间同位模式挖掘算法。首先,定义了连续变量的空间同位模式兴趣度函数、模式指示器函数及Voronoi邻域,并通过构建Voronoi邻域矩阵避免了预设定邻域阈值的问题,最后采用G*i统计量进行局部空间同位模式及其区域的发现,使挖掘的结果具有统计显著性意义,进而帮助专家对挖掘结果做出更科学的判定。通过使用真实的连接了烟草适应性评价结果的耕地地力样点调查数据和水污染数据,对开发的算法进行测试。实验结果表明,算法无需预设邻域范围,可查找同区域内的不同空间同位模式。实验所发现的局部空间同位模式发现了实验数据研究区域存在的特有现象,对耕地地力调查工作具有实际的指导作用。
【作者单位】： 福建农林大学资源与环境学院;
【关键词】： 空间同位模式 局部 统计显著性 连续变量
【基金】：福建省教育厅科技计划项目(JA14102) 国家自然科学基金青年科学基金项目(41401399)
【分类号】：P208
【正文快照】： 1引言征中频繁邻近的空间特征子集[2]。最早的空间关联规则挖掘方法由传统的关联规则挖掘扩展而来,基空间同位现象指不同类型的空间实例或事件于空间事物的方法[13],将空间关系及属性离散化频繁地在一起或者邻近位置上出现,是一种不同空后,利用传统关联规则挖掘方法中的Aprior

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本文编号：456984