【摘 要】
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GIS数据库中含有丰富的数据和信息，其中隐含着许多有价值的知识，而目前的GIS系统主要局限于实现数据的录入、查询、统计等功能，无法有效地发现数据中存在的关系和规则，而数据挖掘
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GIS数据库中含有丰富的数据和信息，其中隐含着许多有价值的知识，而目前的GIS系统主要局限于实现数据的录入、查询、统计等功能，无法有效地发现数据中存在的关系和规则，而数据挖掘技术可以对GIS数据进行更高层次的分析，发现其中隐含的知识。因而从GIS的空间数据库中进行知识发现即空间数据挖掘，已成为数据挖掘领域中一个重要的研究方向。本文针对GIS中数据的特点，提出了一个用于对空间数据进行快速聚类的算法。该算法基于密度的思想，能够同时处理空间属性和非空间属性，发现任意形状的簇，识别孤立点。由于该算法扫描的策略不同，无需对每个对象进行空间查询，因而节省了大量的时间开销，提高了聚类的速度。同时，本文也给出了一个改进的关联规则挖掘算法，用来对聚类结果进行挖掘，输出规则，供决策支持提供参考。该算法基于Apriori思想，但不产生无效候选集，且只需扫描一遍数据集即可，提高了规则挖掘的效率。最后，本文提出了一个应用于GIS系统的聚类分析框架，通过将前述研究的算法集成于其中，弥补了GIS在分析功能上的薄弱，同时又发挥了GIS在图形显示方面的强大功能，并在煤矿安全监察系统中进行了验证，为数据挖掘和GIS整合找到了一种可行的解决方法。
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