空间数据挖掘中的查询问题分析

空间数据挖掘从空间数据库中提取知识和模式，用于理解空间数据及其相互关系。它基于数据挖掘技术，但考虑到空间数据的复杂性和专业性，需要独特的理论、方法和应用。

空间索引技术将空间实体按照位置、形状或空间关系排序，创建出有序数据结构，以提高空间数据库和地理信息系统的性能。在空间数据挖掘中，空间索引技术对于提升效率至关重要。常用的空间索引结构包括： 网格文件 四叉树 R-树 k-D 树

空间数据挖掘 空间数据与占据特定空间的对象相关，存储于空间数据库中，并通过空间数据类型和空间关系进行管理。其包含拓扑和距离信息，并利用空间索引进行组织和查询。空间数据的独特性为空间数据库的知识发现带来了挑战和机遇。 空间数据库的知识发现，也称为空间数据挖掘，是从空间数据库中提取隐含知识、未直接存储的空间关系以及空间模式的过程。空间数据挖掘技术，尤其在空间数据理解、空间与非空间数据关系发现、空间知识库构建、空间数据库查询优化和数据组织方面，在 GIS、遥感、图像数据库、机器人运动等涉及空间数据的应用系统中具有广阔前景。 常用方法 统计分析方法 统计分析是目前空间数据分析的常用方法，适用于处理数值型数据。它拥有大量成熟算法，可用于空间现象的建模和分析。 然而，空间统计分析也存在一些缺陷： * 空间分布数据的统计独立性假设通常不切实际，因为空间邻域之间存在相互关系。 * 不适用于处理非数值型数据，例如空间对象的名称和定名数据类型。 * 通常需要领域专家和统计知识，仅适合专业人士使用。 * 当数据不完整或不充分时，结果缺乏实际意义。 * 计算成本高昂。 为了克服这些缺点，需要新的数据挖掘方法。 基于概括的方法 （内容省略）

在95031班学生的视图VIEW3中，如何找出所有男生的信息？执行此查询时，系统首先从数据库中检索VIEW3的定义，然后将其与用户的查询结合，转换为基本表student的等效查询。这个转换过程称为视图消解（View Resolution）。

空间探索分析，用于自相关性分析。

非空间数据支配泛化算法首先对非空间属性进行归纳，将其泛化至更高的概念层次。随后，合并具有相同泛化属性值的相邻区域，通过邻近方法忽略具有不同非空间描述的小区域。查询结果生成少量区域的地图，这些区域共享同一层次的非空间描述。

GIS/LIS数据库中的专题数据进行统计分析，包括属性数据的集中特征（平均数、中位数、众数）、离散特征（极差、离差、方差、标准差、变异系数）、以及数学期望和频数、频率的统计。

在空间数据库中，使用ORDER BY子句可以根据一个或多个属性列进行排序。升序使用ASC，降序使用DESC，缺省情况下为升序。当排序列中存在空值时，ASC会将空值的元组放在排序结果的最前面，而DESC会将空值的元组放在排序结果的最后面。

空间数据挖掘技术作为从海量、高维空间数据中提取隐含知识的关键技术，近年来受到越来越多的关注。对空间数据挖掘技术的研究现状和未来发展趋势进行系统性概述。 文章首先分析了空间数据挖掘技术产生的背景，并对当前的研究现状进行了梳理。随后，对空间数据挖掘的体系结构和典型系统原型进行了概括性介绍，并总结了近年来该领域的主要研究方法和面临的挑战。最后，对空间数据挖掘技术的未来发展方向进行了展望。