本文關鍵詞：空間數據挖掘中的降維算法研究

  更多相關文章： 空間數據挖掘 地理信息系統(tǒng) 降維 聚類 分類

【摘要】：地理信息系統(tǒng)是一個針對解決復雜地理問題而設計并支持空間數據的采集、管理、處理、分析、建模和顯示的計算機系統(tǒng)。空間數據挖掘是指從空間數據庫中通過數據挖掘算法分析出隱含的、有價值的特征或信息的過程,是數據挖掘的一個重要分支。地理信息系統(tǒng)與空間數據挖掘的結合可以彌補各自的不足,使得雙方的功能更加的強大,適用范圍更加廣泛。隨著空間數據屬性的不斷膨脹,信息間存在大量的冗余,此時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)與空間數據挖掘的概念、特點和功能等,然后具體的介紹了空間數據挖掘中有代表性的降維算法。在此基礎上,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系和FCM的時間序列聚類算法,首先通過一個非線性映射,將長度為n的時間序列映射到L2空間,然后通過計算函數之間的距離得到時間序列之間的相似度,最后經過FCM算法實現時間序列的聚類分析。(2)通過近鄰之間的加權處理改進了Isomap算法。改進后的Isomap算法使數據在降維的過程中更好的保持了近鄰之間的關系特征。在上述的理論基礎上,通過五種具有代表性的、類型各異的數據集對算法的有效性和可行性進行驗證。其中,基于正交函數系和FCM的聚類算法的實驗結果表明,該方法在處理高維的時間序列壓縮率達到90%的情況下,依然具有良好的聚類效果。改進的Isomap降維算法的實驗結果說明,本文提出的算法使數據降維的同時可以更好的保持數據之間的拓撲關系。最后應用本文提出的聚類算法對氣象數據進行挖掘,分析出遼寧省的氣象要素時空分布規(guī)律特征。
【關鍵詞】：空間數據挖掘 地理信息系統(tǒng) 降維 聚類 分類
【學位授予單位】：遼寧師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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 國內外研究現狀8-10
• 1.3 研究的主要內容及組織結構10-11
• 1.4 本章小結11-12
• 2 地理信息系統(tǒng)與空間數據挖掘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)展動態(tài)15
• 2.2 空間數據挖掘15-19
• 2.2.1 數據挖掘及其應用16-17
• 2.2.2 空間數據挖掘的定義及特點17
• 2.2.3 空間數據挖掘的方法17-19
• 2.2.4 空間數據挖掘在GIS中的應用19
• 2.3 本章小結19-20
• 3 數據降維算法綜述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28-29
• 4 基于正交函數系的聚類方法及其應用29-37
• 4.1 引言29-30
• 4.2 正交函數系及非線性變換30-31
• 4.3 FCM算法31-32
• 4.4 基于正交函數系和FCM算法的時間序列聚類分析32-33
• 4.5 實驗結果與分析33-36
• 4.5.1 UCR標準數據集測試結果33-35
• 4.5.2 降雨帶劃分的聚類分析應用35-36
• 4.6 本章小結36-37
• 5 一種改進的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 改進的Isomap數據降維方法39-41
• 5.4 實驗結果與分析41-46
• 5.4.1 人臉數據集41-42
• 5.4.2 手寫數據集42
• 5.4.3 人造數據集42-43
• 5.4.4 高光譜影像43-46
• 5.5 本章小結46-47
• 結論47-48
• 參考文獻48-55
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況55-56
• 致謝56

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本文編號：754131