26、地理信息系统数据挖掘中的空间关联规则挖掘

地理信息系统数据挖掘中的空间关联规则挖掘

在数据挖掘领域，空间关联规则挖掘是一项重要的技术，它能够从大量数据中发现有价值的关联信息。本文将深入探讨空间关联规则挖掘的相关内容，包括挖掘过程、常用算法以及不同算法的特点和性能。

1. 空间关联规则挖掘概述

空间关联规则挖掘的目标是提取支持度和置信度分别不小于用户定义的最小支持度（min_sup）和最小置信度（min_conf）的关联规则。数据挖掘要解决的问题可分解为两个子问题：一是找出所有支持度大于或等于 min_sup 的频繁项集；二是为频繁项集生成所有置信度大于或等于 min_conf 的关联规则。由于第二个子问题的解决方法较为直接，因此重点在于开发一种高效的算法来解决第一个子问题。

2. 关联规则的挖掘过程

在进行关联规则挖掘时，需要明确一些基本概念。假设 $I = {i_1, i_2, \ldots, i_n}$ 是一个项集，$k$ 项集是包含 $k$ 个项的项集。若 $A \subseteq I$，$B \subseteq I$，且 $A \cap B = \varnothing$，则关联规则是形如 $A \Rightarrow B$ 的蕴含形式。$D$ 是与挖掘任务相关的事务数据集，每个带有标识符 TID 的事务 $T$ 是一个项集，满足 $T \subseteq I$。频繁项集是指出现频率不小于 min_sup 与事务集 $D$ 中事务总数乘积的项集，另一个阈值是 min_conf。

关联规则挖掘的过程包括以下步骤：
1. 准备数据集 ：收集和整理与挖掘任务相关的数据。
2. 设置 min_sup 和