數據空間自相關性對關聯規則的挖掘和實驗分析(pdf 9頁)

數據空間自相關性對關聯規則的挖掘和實驗分析內容提要：
傳統的空間關聯規則挖掘，一般是使用屬性關聯規則的挖掘算法，對空間數據進行泛化處理，不考慮空間
數據的空間自相關性，也沒有考慮空間自相關與空問關聯規則的關係。本文運用改進的Apriori算法對某一數據
進行空間關聯規則挖掘，並對同一數據進行空間自相關分析，比較兩種方法反映的屬性的相關性，探討了數據的
空間自相關性對空間關聯規則挖掘的影響。論文采用2000年英國的HAYFEVE患病數據集和當時的氣溫、降
雨數據作為實驗數據。采用兩種方法處理相同的數據集，即Apriori方法和空間白相關方法，發現二者的結果中
所得的一項關聯規則和二項關聯規則一致，證明了通過研究數據的空間自相關性也能獲得準確的關聯規則，且數
據的空間自相關性對關聯規則的挖掘存在作用和影響。如何定量度量一元空間自相關對空間關聯規則的影響，
以及利用二元空間自相關結果作為空間關聯規則候挖掘的候選頻繁項集，進而提高挖掘效率是本文的進一步工
作。
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