3、空间数据挖掘：理论、技术与应用

空间数据挖掘：理论、技术与应用

1 数据利用的探索

从人类诞生之初，人们就开始个人积累和处理数据，以寻找改善生活和工作条件的有用规则。例如，猎人通过追踪猎物的踪迹捕获猎物，农民根据对农作物产量的估计来制定预算，警察根据证据和证人破案，热恋中的男孩根据女友的反应来行事。显然，人们运用概率和数理统计，以及误差估计，来了解事件发生的频率。

后来，数据库技术得到了发展。逻辑相关数据的集成和共享集合构成了数据库，它被保存和存储在磁盘上。数据库旨在满足组织的信息需求，并且可以被许多部门和用户同时使用。为了控制数据库，开发了数据库管理系统（DBMS）以加快数据查询的速度。作为数据库引擎，DBMS 系统软件是一组程序，它为用户提供了一个界面，用于定义、创建和操作多个数据库，以及维护和提供对它们的受控访问。例如，结构化查询语言（SQL）通过对数据进行简单的重新排序来汇总数据以进行临时查询，而其查询和报告工具则描述数据库的内容。查询用于检索信息，报告工具用于呈现信息。数据检索从档案和数据库中探索感兴趣的数据和信息，并对数据进行初步的统计分析。

虽然 DBMS 具有通用性，但数据库系统是为支持特定组织或特定应用程序集的操作而开发的。也就是说，数据库系统由特定于应用程序的数据库、维护该数据库的 DBMS 以及操作该数据库的应用程序软件组成，同时还具备一些简单的数据分析和报告功能。地理信息系统（GIS）就是这样一种具有空间数据库的特定软件。

为了支持管理决策过程，面向主题、集成、随时间变化且非易失性的数据集合构成了数据仓库。数据仓库中数据的有效组织，再加上高效且可扩展的工具，使得数据能够被正确且高效地用于支持决策。在数据利用过程中，行业标准的数据仓库和在线分析处理（OLAP）平台直接集