空间数据挖掘中的降维算法研究

发布时间：2017-08-29 15:38

  本文关键词：空间数据挖掘中的降维算法研究

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【摘要】：地理信息系统是一个针对解决复杂地理问题而设计并支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示的计算机系统。空间数据挖掘是指从空间数据库中通过数据挖掘算法分析出隐含的、有价值的特征或信息的过程,是数据挖掘的一个重要分支。地理信息系统与空间数据挖掘的结合可以弥补各自的不足,使得双方的功能更加的强大,适用范围更加广泛。随着空间数据属性的不断膨胀,信息间存在大量的冗余,此时属性压缩就显得尤为重要。本文首先介绍了地理信息系统与空间数据挖掘的概念、特点和功能等,然后具体的介绍了空间数据挖掘中有代表性的降维算法。在此基础上,本文开展了如下的研究工作:(1)提出一种新的基于正交函数系和FCM的时间序列聚类算法,首先通过一个非线性映射,将长度为n的时间序列映射到L2空间,然后通过计算函数之间的距离得到时间序列之间的相似度,最后经过FCM算法实现时间序列的聚类分析。(2)通过近邻之间的加权处理改进了Isomap算法。改进后的Isomap算法使数据在降维的过程中更好的保持了近邻之间的关系特征。在上述的理论基础上,通过五种具有代表性的、类型各异的数据集对算法的有效性和可行性进行验证。其中,基于正交函数系和FCM的聚类算法的实验结果表明,该方法在处理高维的时间序列压缩率达到90%的情况下,依然具有良好的聚类效果。改进的Isomap降维算法的实验结果说明,本文提出的算法使数据降维的同时可以更好的保持数据之间的拓扑关系。最后应用本文提出的聚类算法对气象数据进行挖掘,分析出辽宁省的气象要素时空分布规律特征。
【关键词】：空间数据挖掘 地理信息系统 降维 聚类 分类
【学位授予单位】：辽宁师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P208
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 研究背景及研究意义8
• 1.2 国内外研究现状8-10
• 1.3 研究的主要内容及组织结构10-11
• 1.4 本章小结11-12
• 2 地理信息系统与空间数据挖掘12-20
• 2.1 地理信息系统12-15
• 2.1.1 地理信息系统的定义与分类12-13
• 2.1.2 地理信息系统的功能13
• 2.1.3 地理信息系统中的空间分析13-15
• 2.1.4 地理信息系统的发展动态15
• 2.2 空间数据挖掘15-19
• 2.2.1 数据挖掘及其应用16-17
• 2.2.2 空间数据挖掘的定义及特点17
• 2.2.3 空间数据挖掘的方法17-19
• 2.2.4 空间数据挖掘在GIS中的应用19
• 2.3 本章小结19-20
• 3 数据降维算法综述20-29
• 3.1 引言20
• 3.2 线性降维方法20-22
• 3.2.1 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)20-21
• 3.2.2 线性判别分析(Linear Discriminant Analysisn,LDA)21-22
• 3.3 非线性降维方法22-28
• 3.3.1 核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)22-23
• 3.3.2 多维尺度变换(Multidimensional Scaling,MDS)23-24
• 3.3.3 Isomap24-26
• 3.3.4 局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)26-27
• 3.3.5 拉普拉斯映射(Laplacian Eigenmaps,LE)27-28
• 3.4 本章小结28-29
• 4 基于正交函数系的聚类方法及其应用29-37
• 4.1 引言29-30
• 4.2 正交函数系及非线性变换30-31
• 4.3 FCM算法31-32
• 4.4 基于正交函数系和FCM算法的时间序列聚类分析32-33
• 4.5 实验结果与分析33-36
• 4.5.1 UCR标准数据集测试结果33-35
• 4.5.2 降雨带划分的聚类分析应用35-36
• 4.6 本章小结36-37
• 5 一种改进的Isomap算法37-47
• 5.1 引言37-38
• 5.2 MDS算法与Isomap算法38-39
• 5.2.1 MDS算法38-39
• 5.2.2 Isomap算法39
• 5.3 改进的Isomap数据降维方法39-41
• 5.4 实验结果与分析41-46
• 5.4.1 人脸数据集41-42
• 5.4.2 手写数据集42
• 5.4.3 人造数据集42-43
• 5.4.4 高光谱影像43-46
• 5.5 本章小结46-47
• 结论47-48
• 参考文献48-55
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况55-56
• 致谢56

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本文编号：754131