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决策树算法在GIS中的应用研究

郝蕊  
【摘要】:现如今,空间数据和信息技术的不断发展,地理信息系统受到越来越多的关注。由于空间数据探测技术的发展,人们掌握了多种的获取数据的方法,因此海量的空间位置相关的数据被人们所逐步积累。因此,人们需要一个执行力强的数据分析工具来实现从空间数据库中获取知识和信息。而数据挖掘技术作为一种新型的数据分析技术可以发现数据库数据的潜在的价值信息知识,在这种情况下,空间数据挖掘技术应运而生。 所谓数据挖掘就是从表面看毫无规律的数据中提取出有价值的知识。现如今的数据量很大,人们希望从这些数据中获得到知识,所以这中对数据的处理技术受到广泛关注。数据挖掘涉及到的技术很多,其中分类预测是一种常见的技术。数据挖掘技术中涵盖多种算法,决策树算法是一种优势很明显的算法。它通过归纳算法对数据进行分类,计算任务不大,规则也很明显,得到广泛应用。 本课题主要完成的工作量以及研究内容主要包括以下几个方面: (1)详述本课题的研究背景及研究意义,还介绍了决策树算法在国内外的研究现状以及地理信息系统的发展和研究现状。 (2)概述数据挖掘、数据挖掘系统、空间数据挖掘的概念,并且着重介绍了分类预测的概念。同时,对当前存在的多种分类预测方法进行了简单介绍。 (3)系统的对决策树算法进行了详细地讨论。阐述了决策树算法的概述、构造、简化以及决策树的性能评价、算法实现。同时讨论了决策树算法中的几种常用的典型的方法和比较,以及部分算法的程序实现。还对决策树算法的常见问题进行了讨论。 (4)对决策树算法在GIS中的应用进行了研究。本文采用了土地宜耕性的例子,根据空间数据应用决策树算法中的两种方法进行数据挖掘,并建立空间数据的决策树,同时评价两种方法,以及应用决策树进行预测,并构建实例。 (5)本文最后对决策树算法在GIS中的研究进行了总结与展望。对自己在这个课题中完成的工作做出了相关的总结,也对自己的不足之处提出了改进希望。同时也对地理信息的发展也做出来展望。


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