本文關(guān)鍵詞：空間數(shù)據(jù)挖掘中的降維算法研究

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【摘要】：地理信息系統(tǒng)是一個(gè)針對解決復(fù)雜地理問題而設(shè)計(jì)并支持空間數(shù)據(jù)的采集、管理、處理、分析、建模和顯示的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)�？臻g數(shù)據(jù)挖掘是指從空間數(shù)據(jù)庫中通過數(shù)據(jù)挖掘算法分析出隱含的、有價(jià)值的特征或信息的過程,是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支。地理信息系統(tǒng)與空間數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合可以彌補(bǔ)各自的不足,使得雙方的功能更加的強(qiáng)大,適用范圍更加廣泛。隨著空間數(shù)據(jù)屬性的不斷膨脹,信息間存在大量的冗余,此時(shí)屬性壓縮就顯得尤為重要。本文首先介紹了地理信息系統(tǒng)與空間數(shù)據(jù)挖掘的概念、特點(diǎn)和功能等,然后具體的介紹了空間數(shù)據(jù)挖掘中有代表性的降維算法。在此基礎(chǔ)上,本文開展了如下的研究工作:(1)提出一種新的基于正交函數(shù)系和FCM的時(shí)間序列聚類算法,首先通過一個(gè)非線性映射,將長度為n的時(shí)間序列映射到L2空間,然后通過計(jì)算函數(shù)之間的距離得到時(shí)間序列之間的相似度,最后經(jīng)過FCM算法實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的聚類分析。(2)通過近鄰之間的加權(quán)處理改進(jìn)了Isomap算法。改進(jìn)后的Isomap算法使數(shù)據(jù)在降維的過程中更好的保持了近鄰之間的關(guān)系特征。在上述的理論基礎(chǔ)上,通過五種具有代表性的、類型各異的數(shù)據(jù)集對算法的有效性和可行性進(jìn)行驗(yàn)證。其中,基于正交函數(shù)系和FCM的聚類算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在處理高維的時(shí)間序列壓縮率達(dá)到90%的情況下,依然具有良好的聚類效果。改進(jìn)的Isomap降維算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明,本文提出的算法使數(shù)據(jù)降維的同時(shí)可以更好的保持?jǐn)?shù)據(jù)之間的拓?fù)潢P(guān)系。最后應(yīng)用本文提出的聚類算法對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,分析出遼寧省的氣象要素時(shí)空分布規(guī)律特征。
【關(guān)鍵詞】：空間數(shù)據(jù)挖掘 地理信息系統(tǒng) 降維 聚類 分類
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P208
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 研究背景及研究意義8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 研究的主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)10-11
• 1.4 本章小結(jié)11-12
• 2 地理信息系統(tǒng)與空間數(shù)據(jù)挖掘12-20
• 2.1 地理信息系統(tǒng)12-15
• 2.1.1 地理信息系統(tǒng)的定義與分類12-13
• 2.1.2 地理信息系統(tǒng)的功能13
• 2.1.3 地理信息系統(tǒng)中的空間分析13-15
• 2.1.4 地理信息系統(tǒng)的發(fā)展動(dòng)態(tài)15
• 2.2 空間數(shù)據(jù)挖掘15-19
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用16-17
• 2.2.2 空間數(shù)據(jù)挖掘的定義及特點(diǎn)17
• 2.2.3 空間數(shù)據(jù)挖掘的方法17-19
• 2.2.4 空間數(shù)據(jù)挖掘在GIS中的應(yīng)用19
• 2.3 本章小結(jié)19-20
• 3 數(shù)據(jù)降維算法綜述20-29
• 3.1 引言20
• 3.2 線性降維方法20-22
• 3.2.1 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)20-21
• 3.2.2 線性判別分析(Linear Discriminant Analysisn,LDA)21-22
• 3.3 非線性降維方法22-28
• 3.3.1 核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)22-23
• 3.3.2 多維尺度變換(Multidimensional Scaling,MDS)23-24
• 3.3.3 Isomap24-26
• 3.3.4 局部線性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)26-27
• 3.3.5 拉普拉斯映射(Laplacian Eigenmaps,LE)27-28
• 3.4 本章小結(jié)28-29
• 4 基于正交函數(shù)系的聚類方法及其應(yīng)用29-37
• 4.1 引言29-30
• 4.2 正交函數(shù)系及非線性變換30-31
• 4.3 FCM算法31-32
• 4.4 基于正交函數(shù)系和FCM算法的時(shí)間序列聚類分析32-33
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析33-36
• 4.5.1 UCR標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集測試結(jié)果33-35
• 4.5.2 降雨帶劃分的聚類分析應(yīng)用35-36
• 4.6 本章小結(jié)36-37
• 5 一種改進(jìn)的Isomap算法37-47
• 5.1 引言37-38
• 5.2 MDS算法與Isomap算法38-39
• 5.2.1 MDS算法38-39
• 5.2.2 Isomap算法39
• 5.3 改進(jìn)的Isomap數(shù)據(jù)降維方法39-41
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析41-46
• 5.4.1 人臉數(shù)據(jù)集41-42
• 5.4.2 手寫數(shù)據(jù)集42
• 5.4.3 人造數(shù)據(jù)集42-43
• 5.4.4 高光譜影像43-46
• 5.5 本章小結(jié)46-47
• 結(jié)論47-48
• 參考文獻(xiàn)48-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況55-56
• 致謝56

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本文編號：754131