這是一個關(guān)于空間數(shù)據(jù)類型分析PPT，包括了空間對象的特征值，空間關(guān)系分析，空間查詢，空間統(tǒng)計分析，空間插值，空間數(shù)據(jù)挖掘等內(nèi)容�？臻g分布類型分布密度的含義：指單位分布區(qū)域內(nèi)的分布對象的數(shù)量。例：1.某地區(qū)汽車加油站的密度＝加油站數(shù)/總公里路程 2.某地區(qū)森林覆蓋率＝森林面積/地區(qū)總面積 3.某省人口密度＝人口數(shù)/該省總面積質(zhì)心的含義：質(zhì)心可概略表示分布總體的位置,是目標(biāo)保持均勻分布的平衡點，可通過對目標(biāo)坐標(biāo)值加權(quán)平均求得。計算公式：點模式: 點模式的空間分布是一種比較常見的狀態(tài)，如不同區(qū)域內(nèi)的人口、房屋、城市分布，油田區(qū)的油井分布等。通常，點模式的描述參數(shù)有分布密度、分布中心、分布軸線、離散度等。點群類型指標(biāo)：樣方的統(tǒng)計量x2 點群類型指標(biāo)：最近鄰指數(shù)R含義：網(wǎng)絡(luò)測度指標(biāo)：對于任何一個網(wǎng)絡(luò)圖，都存在著三種共同的基礎(chǔ)指標(biāo)： ① 連線（邊或弧）數(shù)目m；② 結(jié)點（頂點）數(shù)目n；③ 網(wǎng)絡(luò)中，亞網(wǎng)圖的數(shù)目p。由它們可以產(chǎn)生如下幾個更為一般性的測度指標(biāo)：網(wǎng)絡(luò)測度指標(biāo)：（1）β指數(shù)含義：β指數(shù)——線點率，是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)每一個節(jié)點的平均連線數(shù)目，歡迎點擊下載空間數(shù)據(jù)類型分析PPT。

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空間分布類型分布密度的含義：指單位分布區(qū)域內(nèi)的分布對象的數(shù)量。例： 1.某地區(qū)汽車加油站的密度＝加油站數(shù)/總公里路程 2.某地區(qū)森林覆蓋率＝森林面積/地區(qū)總面積 3.某省人口密度＝人口數(shù)/該省總面積質(zhì)心的含義：質(zhì)心可概略表示分布總體的位置，是目標(biāo)保持均勻分布的平衡點，可通過對目標(biāo)坐標(biāo)值加權(quán)平均求得。計算公式：點模式: 點模式的空間分布是一種比較常見的狀態(tài)，如不同區(qū)域內(nèi)的人口、房屋、城市分布，油田區(qū)的油井分布等。通常，點模式的描述參數(shù)有分布密度、分布中心、分布軸線、離散度等。點群類型指標(biāo)：樣方的統(tǒng)計量x2 點群類型指標(biāo)：最近鄰指數(shù)R含義：網(wǎng)絡(luò)測度指標(biāo)：對于任何一個網(wǎng)絡(luò)圖，都存在著三種共同的基礎(chǔ)指標(biāo)： ① 連線（邊或弧）數(shù)目m； ② 結(jié)點（頂點）數(shù)目n；③ 網(wǎng)絡(luò)中，亞網(wǎng)圖的數(shù)目p。由它們可以產(chǎn)生如下幾個更為一般性的測度指標(biāo)：網(wǎng)絡(luò)測度指標(biāo)：（1）β指數(shù)含義： β指數(shù)——線點率，是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)每一個節(jié)點的平均連線數(shù)目。網(wǎng)絡(luò)測度指標(biāo)： (2) a 指數(shù)含義：網(wǎng)絡(luò)測度指標(biāo)： (3) γ指數(shù)含義： 1 鄰近度分析 2 網(wǎng)絡(luò)分析 3 疊置分析 鄰近度（Proximity）描述了地理空間中兩個地物距離相近的程度，其確定是空間分析的一個重要手段。 距離緩沖區(qū)分析泰森多邊形分析 鄰域半徑R即緩沖距離（寬度），是緩沖區(qū)分析的主要數(shù)量指標(biāo)，可以是常數(shù)或變量。 柵格數(shù)據(jù)緩沖區(qū)的建立方法(*) 網(wǎng)絡(luò)分析含義(*)： 是指由點集合V和V中點與點之間的連線的集合E構(gòu)成的二元組（V， E）。V 中的元素稱為結(jié)點，E 中的元素稱為邊。 圖論中所研究的圖是由實際問題抽象出來的邏輯關(guān)系圖，圖中點和線的位置與曲直無關(guān)緊要，點的多少和每條線是連接哪些點才是關(guān)鍵。 兩個端點重合的邊稱為環(huán)。如果有兩條邊的端點是同一對頂點，則稱這兩條邊為(多)重邊。既沒有環(huán)也沒有重邊的圖，稱為簡單圖。如果圖中的邊是有向的，則稱為有向圖，其中的邊叫做弧。在無向圖中，首尾相接的一串邊的集合叫做路。如果一個圖中，任意兩個結(jié)點之間都存在一個路，則稱之為連通圖。起點和終點為同一個結(jié)點的路稱為回路（或圈）。如果一個連通圖中不存在任何回路，則稱為樹。任意一個連通圖，去掉一些邊后形成的樹叫做連通圖的生成樹。 給定一個圖，圖中的每一條邊賦以一個實數(shù)，稱這種數(shù)為邊的權(quán)數(shù)，稱這種圖為賦權(quán)圖。賦以權(quán)數(shù)的有向圖稱為賦權(quán)有向圖，也可稱之為網(wǎng)絡(luò)。 關(guān)聯(lián)矩陣 中，每行對應(yīng)圖的一個節(jié)點，每列對應(yīng)圖的一條弧。如果一個節(jié)點是一條弧的起點，則關(guān)聯(lián)矩陣中對應(yīng)的元素為1；如果一個節(jié)點是一條弧的終點，則關(guān)聯(lián)矩陣中對應(yīng)的元素為–1；如果一個節(jié)點與一條弧不關(guān)聯(lián)，則關(guān)聯(lián)矩陣中對應(yīng)的元素為0。 鄰接矩陣 用來表示圖中任意兩點間的鄰接關(guān)系及其權(quán)值。如果兩點間有一條弧，則鄰接矩陣中對應(yīng)的元素為 1；否則為 0（也可用∞表示兩點間無任何連接關(guān)系），鄰接矩陣為對稱矩陣。對于加權(quán)圖的鄰接矩陣表示，一條弧所對應(yīng)的元素不再是1，而是相應(yīng)的權(quán)值。 最佳路徑分析也稱最優(yōu)路徑分析，以最短路徑分析為主。這里“最佳”包含很多含義，不僅指一般地理意義上的距離最短，還可以是成本最少、耗費時間最短、資源流量（容量）最大、線路利用率最高等標(biāo)準(zhǔn)。無論判斷標(biāo)準(zhǔn)和實際問題中的約束條件如何變化，其核心實現(xiàn)方法都是最短路徑算法。 Dijkstra算法: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: 疊置分析含義： 按疊置分析中輸入數(shù)據(jù)層的不同，矢量圖層疊置又可以分為三種類型： 按疊置分析中輸入數(shù)據(jù)層的不同，矢量圖層疊置又可以分為三種類型：空間多邊形疊置(UNION 并集) 空間多邊形疊置(INTERSECT 交集) 空間多邊形疊置(IDENTITY 交補集) 2）點與多邊形疊置 3)線與多邊形疊置 4)柵格圖層疊置 4)柵格圖層疊置 4)柵格圖層疊置 空間查詢主要包括: 圖形查屬性、屬性查圖形、圖形與屬性混合查詢等。 百度地圖上查詢電子科技大學(xué)清水河校區(qū) 點查詢含義： 屬性查詢 SQL查詢 GIS軟件通常支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢語言。標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢語言是 Select 需顯示的屬性項 From 屬性表 Where 條件 or 條件 and 條件 屬性查詢 SQL查詢 空間統(tǒng)計分析，即空間數(shù)據(jù)（Spatial Data）的統(tǒng)計分析，其核心就是認(rèn)識與地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)間的空間依賴、空間關(guān)聯(lián)或空間自相關(guān)，通過空間位置建立數(shù)據(jù)間的統(tǒng)計關(guān)系。 1相關(guān)分析 空間要素之間的相關(guān)性分析的任務(wù)是揭示空間要素之間相互關(guān)系的密切程度�？臻g要素之間相互關(guān)系的密切程度的測定，主要是通過對各種相關(guān)系數(shù)的計算和檢驗來完成。 1 相關(guān)分析 線性相關(guān)分析：研究兩個變量間線性關(guān)系的程度。用相關(guān)系數(shù)r來描述。 　　正相關(guān)：如果x，y變化的方向一致，如身高與體重的關(guān)系，r>0；一般地， 　　 ·|r|>0.95 存在顯著性相關(guān)； 　　 ·|r|≥0.8 高度相關(guān)； 　　 ·|r|<0.3 關(guān)系極弱，認(rèn)為不相關(guān)。 　　 偏相關(guān)分析偏相關(guān)分析：研究兩個變量之間的線性相關(guān)關(guān)系時，控制可能對其產(chǎn)生影響的變量。如控制年齡和工作經(jīng)驗的影響，估計工資收入與受教育水平之間的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)分析能夠檢驗兩個變量的相關(guān)程度，并通過相關(guān)系數(shù)的正負(fù)號判斷相關(guān)的方向。 2 回歸分析含義：回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法�；貧w分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。 主成分分析是把原來多個變量化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計分析方法，從數(shù)學(xué)角度來看，這是一種降維處理技術(shù)。假定有n個地理樣本，每個樣本共有p個變量描述，這樣就構(gòu)成了一個n×p階的地理數(shù)據(jù)矩陣： 如何從這么多變量的數(shù)據(jù)中抓住地理事物的內(nèi)在規(guī)律性呢？最簡單的形式就是取原來變量指標(biāo)的線性組合，適當(dāng)調(diào)整組合系數(shù)，使新的變量指標(biāo)之間相互獨立且代表性最好。如果記原來的變量指標(biāo)為x1，x2，…，xp，它們的綜合指標(biāo)——新變量指標(biāo)為z1，z2，…，zm（m≤p)。則 這樣決定的新變量指標(biāo)z1，z2，…，zm分別稱為原變量指標(biāo)x1，x2，…，xp的第一，第二，…，第m主成分。其中，z1在總方差中占的比例最大，z2，z3，…，zm的方差依次遞減。在實際問題的分析中，常挑選前幾個最大的主成分，這樣既減少了變量的數(shù)目，又抓住了主要矛盾，簡化了變量之間的關(guān)系。 為什么要有空間數(shù)據(jù)倉庫？ 什么是空間數(shù)據(jù)倉庫？空間數(shù)據(jù)倉庫與空間數(shù)據(jù)庫什么是空間數(shù)據(jù)挖掘？或者稱為“從空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識”（knowledge discovery from Spatial Database），是指從空間數(shù)據(jù)庫中提取隱含的、用戶感興趣的空間或非空間的模式和普遍特征的過程。空間數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的關(guān)系空間數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的關(guān)系一種觀點，認(rèn)為OLAP和數(shù)據(jù)挖掘是不交的。OLAP是數(shù)據(jù)匯總/聚集工具，它幫助簡化數(shù)據(jù)分析；而數(shù)據(jù)挖掘自動發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的隱含模式和有趣知識。OLAP工具的目標(biāo)是簡化和支持交互數(shù)據(jù)分析，而數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是盡可能自動處理，盡管允許用戶指導(dǎo)這一過程。 空間數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的關(guān)系另一種更廣泛的觀點可能被接受：數(shù)據(jù)挖掘包含數(shù)據(jù)描述和數(shù)據(jù)建模。由于OLAP系統(tǒng)可以提供數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的一般描述，OLAP的功能基本上是用戶指揮的匯總和比較。這些盡管有限，但都是數(shù)據(jù)挖掘功能。同樣根據(jù)這種觀點，數(shù)據(jù)挖掘要比簡單的OLAP操作寬得多，因為它不僅執(zhí)行數(shù)據(jù)匯總和比較，而且執(zhí)行關(guān)聯(lián)，分類，預(yù)測，聚類，時間序列分析和其他數(shù)據(jù)分析任務(wù)�？臻g數(shù)據(jù)挖掘的方法具體方法： 1. 空間分析方法 2. 統(tǒng)計分析方法 3. 歸納學(xué)習(xí)方法 4. 聚類與分類方法 5. 可視化方法 6. 粗集方法 7. 云理論 8. 空間特征和趨勢探測方法 9. 數(shù)字地圖圖像分析和模式識別方法 10. 探測性的數(shù)據(jù)分析方法 11. 遺傳算法 12. 模糊邏輯 13. 最近鄰技術(shù) GIS中數(shù)據(jù)挖掘的過程（1）根據(jù)一定的主題要求及相關(guān)背景知識，從現(xiàn)有的分布式空間數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)并進行分析和處理，形成空間數(shù)據(jù)倉庫；（2）根據(jù)確定的任務(wù)，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，包括合適的數(shù)據(jù)模型和參數(shù)，從空間數(shù)據(jù)倉庫中挖掘用戶所需要的知識信息； GIS中數(shù)據(jù)挖掘的過程（3）對挖掘的知識進行評價，首先對其進行一致性檢查，以確定本次挖掘的知識與以前挖掘的知識是否相互抵觸。其次，判斷受挖掘的知識是否滿足要求，以決定是否重復(fù)挖掘或者反復(fù)挖掘，從而獲取更加有效的知識信息；（4）對挖掘所得到的知識信息，通過特定的生動形象的可視化表達工具，以用戶能夠全面理解的方式呈現(xiàn)給用戶。 點、線、面、體4類空間對象各自具有不同的幾何形態(tài)，可以用哪些不同的評價指標(biāo)來衡量？矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)線段長度的計算公式是什么？柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)線狀地物的長度是如何計算的？曲率的計算公式是什么？多邊形面積（無空洞）的計算公式是什么？試計算下圖的歐拉數(shù)？ 試計算正方形和圓的形狀系數(shù)？質(zhì)心的計算公式是什么？最近鄰指數(shù)R有何意義？ α指數(shù)有何意義？ γ指數(shù)有何意義？試寫出下圖（有向圖）的關(guān)聯(lián)矩陣與鄰接矩陣。 緩沖區(qū)分析的基本思想的是什么？請描述Dijkstra算法？如下圖，試列表寫出Dijkstra算法從源點V0到各終點的距離值和最短路徑的求解過程。 如上圖，空間多邊形疊和(IDENTITY 交補集)結(jié)果是什么？ 主成分分析的基本原理是什么？加權(quán)移動平均法的原理是什么？ 與點克里金插值法相比，塊克里金插值有何優(yōu)點?Bpk紅軟基地

空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析介紹PPT：這是一個關(guān)于空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析介紹PPT，包括了GIS屬性數(shù)據(jù)，一般統(tǒng)計分析，探索性數(shù)據(jù)分析，探索性空間數(shù)據(jù)分析方法，空間點模式分析方法，格網(wǎng)或面狀數(shù)據(jù)空間統(tǒng)計分析方法，地統(tǒng)計分析概述，空間變異函數(shù)，克里金估計方法，地統(tǒng)計分析研究展望，空間統(tǒng)計分析軟件等內(nèi)容，同一數(shù)據(jù)應(yīng)用不同的分類方法將會產(chǎn)生顯著不同的解釋。 設(shè)計數(shù)據(jù)分類時必須注意的因素： 1）包括所有范圍的數(shù)據(jù)（最小和最大）； 2）使用不重疊的值和不空的類； 3）分類數(shù)量足夠大以避免犧牲數(shù)據(jù)的精確性 交互技術(shù)與ESDA 交互技術(shù)與ESDA，歡迎點擊下載空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析介紹PPT。