27、地理信息系统数据挖掘：概念格简化、关联规则与空间分布规则挖掘

地理信息系统数据挖掘：概念格简化、关联规则与空间分布规则挖掘

在地理信息系统（GIS）数据挖掘领域，概念格、关联规则挖掘和空间分布规则挖掘是重要的研究方向。本文将深入探讨这些技术的原理、方法以及实际应用案例，旨在揭示地理数据背后隐藏的有价值信息。

概念格的简化

一般概念格的复杂度为 $O(2^n)$，不过特定的概念格可从以下几个方面进行简化：
1. 属性数量的减少 ：通过选取感兴趣的焦点属性，实现概念内涵的缩减。
2. 对象数量的减少 ：从大量对象集合中挑选具有代表性的样本。
3. 空间复杂度的降低 ：为数据分布选择高效的编码技术。

对于大规模应用而言，创建概念格可能会产生大量节点，占用众多处理和存储资源。此时，可以采用剪枝策略来减少格节点的数量。例如，仅当出现频率大于支持阈值时，才生成频繁概念格节点，这被称为半格或部分格。当数据过于复杂时，绘制的哈斯图可能会过于复杂而难以观察。嵌套哈斯图在构建哈斯图时，将紧密相关的概念子格视为一个整体，从而降低了视觉复杂度。

基于云模型的关联规则挖掘

通常情况下，空间关联规则的频繁项集存在于较高的概念层次，在较低概念层次上难以发现。特别是当属性为数值型，且在原始概念层次上进行挖掘时，如果最小支持度（min_sup）和最小置信度（min_conf）设置较大，可能无法生成强关联规则；而如果阈值设置较小，则会产生许多无趣的规则。在这种情况下，需要通过属性泛化将属性提升到更高的概念层次，然后从泛化后的数据中提取关联规则。

云模型通过模拟人类语言，灵