4．3空间数据挖掘

空间数据是与占有一定空间的对象有关的数据，空间数据库是通过空间数据类型和空间关系存储和管理空间数据。空间数据通常具有拓扑和距离信息，通过空间索引进行组织和查询。空间数据特有的性质给空间数据库的知识发现提出了挑战和机遇。空间数据库的知识发现或空间数据挖掘，可以定义为从空间数据库中提取隐含的知识、和没有直接存储的空间关系、空间模式的过程。空间数据挖掘技术，特别是空间数据理解、空间和非空间数据关系发现、空间知识库构造、空间数据库的查询优化和数据组织，在GIS、遥感、影象数据库、机器人运动等涉及空间数据的应用系统中很有前景。

那么，当前有哪些方法被用于空间数据挖掘呢？让我们一起来看看。

1）统计分析方法

目前空间数据分析常用的方法是统计分析方法。统计分析非常适合处理数值型数据，统计分析方法多年来积累了大量的算法，可以用于对空间现象建模和分析。但空间统计分析也有很大的缺陷：首先统计分析方法关于空间分布数据的统计独立性的假设，往往不现实，因为空间邻域之间存在着相互关系；其次，统计分析不适合处理非数值型数据，如空间对象的名称和定名数据类型等。另外统计分析往往对领域专家和统计方面的知识要求较高，只适合领域专家和有统计经验的人使用，而且当数据不完整或不充分时，统计分析的结果缺乏实际意义。再就是统计分析的计算代价也是很高的。为克服统计分析方法的缺点，需要新的数据挖掘方法。

更多关于空间数据挖掘的方法，可以参考《空间数据库及空间数据挖掘教程》一书，了解更详细的内容。

2）基于概括的方法

你有没有想过，用简单的概括也能进行复杂的数据挖掘？《SDML基于空间数据库的空间数据挖掘语言》这本书详细讲解了如何使用概括方法来挖掘空间数据的潜在模式和关系。这种方法不仅能处理复杂的空间数据，还能使数据分析变得更加简单和直观。

如果你对实际应用更感兴趣，不妨看看《基于空间数据挖掘器的空间数据挖掘系统设计》，它提供了很多实践中的成功案例和应用经验。

难道这还不够吸引你吗？《hadoop与空间数据挖掘分析》也许能为你打开另一扇门。通过结合大数据技术和空间数据挖掘，能够处理海量数据，揭示隐藏在数据背后的深层次关系和模式。这不禁让人感叹科技的力量真是无穷大！

总之，空间数据挖掘不仅是一个学术课题，更是一个充满挑战和机遇的实践领域。无论你是科研人员、数据分析师，还是对空间数据感兴趣的爱好者，都可以在这个领域找到属于自己的那片天地。