空間數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)問(wèn)題研究

第1章 緒論
1．1 研究背景、目的和意義
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究目的和意義
1．2 相關(guān)研究現(xiàn)狀
1．2．1 數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生與發(fā)展
1．2．2 空間數(shù)據(jù)挖掘的研究?jī)?nèi)容
1．2．3 空間數(shù)據(jù)挖掘方法
1．3 本書(shū)的研究方向
1．4 小結(jié)
第2章 空間數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析
2．1 引言
2．2 聚類(lèi)分析中的數(shù)據(jù)類(lèi)型和相似性度量方法
2．2．1 數(shù)據(jù)類(lèi)型
2．2．2 對(duì)象的距離
2．2．3 離散變量的相異度
2．2．4 對(duì)象的相似系數(shù)
2．3 聚類(lèi)方法
2．3．1 層次聚類(lèi)
2．3．2 劃分聚類(lèi)
2．3．3 基于密度的聚類(lèi)
2．3．4 基于網(wǎng)格的聚類(lèi)
2．3．5 基于模型的聚類(lèi)
2．4 小結(jié)
第3章 DENCLUE聚類(lèi)方法及其改進(jìn)
3．1 DENCLUE算法簡(jiǎn)介
3．1．1 DENCLUE的一些基本定義
3．1．2 DENCLUE算法
3．2 參數(shù)討論
3．2．1 參數(shù)選擇存在的問(wèn)題
3．2．2 基于密度熵的σ值優(yōu)選
3．3 改進(jìn)的DENCLUE算法
3．3．1 均值估計(jì)
3．3．2 改進(jìn)的DENCLUE算法
3．4 實(shí)驗(yàn)和性能評(píng)估
3．5 小結(jié)
第4章 空間索引與空間查詢(xún)
4．1 引言
4．2 相關(guān)研究
4．2．1 空間索引技術(shù)
4．2．2 空間查詢(xún)處理
4．2．3 空間查詢(xún)優(yōu)化
4．3 基于R一樹(shù)的空間查詢(xún)及其代價(jià)模型
4．3．1 R一樹(shù)
4．3．2 基于R一樹(shù)的空間選擇和空間連接
4．3．3 基于R一樹(shù)的空間查詢(xún)和連接代價(jià)模型
4．4 空間k近鄰查詢(xún)
4．4．1 R一樹(shù)空間最近鄰查詢(xún)
4．4．2 R一樹(shù)空間的女近鄰查詢(xún)
4．4．3 R一樹(shù)k近鄰查詢(xún)的實(shí)例
4．5 小結(jié)
第5章 一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
5．1 引言
5．2 NFGDM系統(tǒng)
5．2．1 數(shù)據(jù)模糊化和編碼
5．2．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
5．2．3 規(guī)則抽取
5．2．4 遺傳算法對(duì)規(guī)則剪枝
5．3 實(shí)驗(yàn)
5．4 小結(jié)
第6章 高維索引技術(shù)
6．1 引言
6．1．1 維數(shù)減少（降維）
6．1．2 多維索引結(jié)構(gòu)
6．1．3 度量空間索引技術(shù)
6．2 度量空間與相似檢索
6．3 η一最優(yōu)化劃分與η一樹(shù)索引結(jié)構(gòu)
6．3．1 opt一樹(shù)的建立
6．3．2 opt一樹(shù)的檢索
6．3．3 opt一樹(shù)索引結(jié)構(gòu)
6．4 參數(shù)印的選取
6．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
6．6 小結(jié)
第7章 研究展望
參考文獻(xiàn)