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本文从传统的数据约简和关联规则挖掘的国内外的研究现状和常用算法入手，深入分析和研究了常用算法在空间数据方面存在的问题。在数据约简方面，针对HORAFA算法在空间数据方面存在的属性重要性定义问题，提出HORAFA--AHP算法，解决了属性重要性定义问题，提高了空间数据约简的效率:在关联规则方面，针对常用关联规则挖掘算法(Apriori, Separate, FUP和IUA算法)没有考虑空间数据的“空间自相关性”和空间信息系统的自身特点，提出新的“基于频度空间关联规则挖掘算法”，提高了空间关联规则挖掘的效率。最后，应用改进的算法和提出的算法，以广州市南沙地区的遥感TM图像为例进行土地分类的数据约简和空间关联规则挖掘的相关的实验，结果证明新的算法的效率和应用实例的实用性和可行性。