SCrossMine——一种基于多关系数据挖掘的空间分类方法研究  

SCrossMine:A Method of Spatial Data Classification Based on Multi-relational Classification

作　　者：石亚冰[1] 黄予[1] 彭昱忠[1] 

机构地区：[1]广西师范学院计算机与信息工程学院,广西南宁530023

出　　处：《广西师范学院学报（自然科学版）》2013年第4期61-71,共11页Journal of Guangxi Teachers Education University(Natural Science Edition)

摘　　要：空间数据分类算法大部分基于单表,将多关系数据挖掘的分类技术用于构建空间数据对象的分类模型,特别是元组ID传播技术使得空间数据对象可以高效表征包括领域属性和空间位置的完整特征,从而使得分类依据更客观。实验表明SCrossMine算法可以获取较高的分类精度,同时分类结果也能较好不同类别对象的空间分布格局。Spatial classification algorithm is mostly based on single table .T he new classification based on multi-relational data mining is imported into building a spatial classification model .It is par-ticularly effective to use the tuple ID propagation so that the spatial data objects reflect not only the domain attributes but also the spatial positions so much so that the background knowledge of classifi-cation is objective .Experiments show that ScrossMine has high precision ,which furthermore reviews spatial distribution patterns of different classes .

关 键 词：空间数据分类 多关系数据挖掘 多关系分类算法 元组ID传播 

分 类 号：TP311.11[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]