空间分析
当前话题为您枚举了最新的空间分析。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
空间统计分析
本课程资源采用探索性空间分析工具模块，评估北京市建国以来的经济发展模式。
统计分析
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2024-05-13
全局空间自相关的空间统计分析方法
全局空间自相关的Moran指数反映了区域单元属性值的空间邻接程度。Geary系数与Moran指数存在负相关关系。Patrick A.P.Moran（1917-1988）提出了Moran指数和Geary系数，这两个指标用于度量空间自相关的全局性。全局空间自相关概念总结了在整个空间范围内的空间依赖程度。
统计分析
0
2024-09-14
MATLAB 实现独立子空间分析
本篇文章提供 MATLAB 代码来实现独立子空间分析。
Matlab
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2024-05-01
ArcGIS地理空间分析实验教程
该教程全面讲解了ArcGIS基础、空间分析工具和地学分析实例，涵盖ArcGIS简介、ArcMAP操作、数据创建、数据分析、三维分析、统计分析、水文分析和建模等内容，并辅以实例分析和练习材料，便于学生学习和实践。
统计分析
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2024-05-01
局部空间自相关分析方法
局部空间自相关分析方法主要包括以下三种：
空间联系的局部指标 (LISA)
G 统计量
Moran 散点图
统计分析
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2024-05-12
空间大数据：分析与应用
卫星影像信息智能提取与分析
空间大数据的价值、生态与科学
空间分析领域大数据架构探索
spark
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2024-04-30
空间数据分析工具
空间探索分析，用于自相关性分析。
数据挖掘
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2024-05-12
空间关联分析五步法
步骤一：数据提取根据特定查询条件，从数据库中提取相关数据。
步骤二：粗略空间运算对提取的数据集进行粗略的空间运算，计算整体关联性。
步骤三：支持度阈值过滤筛选出支持度低于最小阈值的一阶谓词，排除关联性较弱的项。
步骤四：精细空间计算基于步骤二得到的粗略谓词集合，应用精细的空间计算方法，进一步计算谓词，提高精度。
步骤五：多层次关联规则挖掘深入挖掘多个概念层次，找到完整的关联规则集合，全面揭示数据间的空间关联性。
数据挖掘
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2024-05-19
空间决策树构建流程分析
空间决策树的构建主要包含以下五个步骤：
样本选取: 从数据集 D 中选取一部分具有已知分类标签的样本 S，用作构建决策树的训练集。
最佳谓词选择: 确定用于对样本进行分类的最佳谓词 p。这一步通常采用贪婪算法，从粗粒度到细粒度逐步筛选。
节点分裂: 利用最佳谓词 p 将当前节点的样本划分到不同的子节点中。
递归构建: 对每个子节点重复执行步骤 2 和步骤 3，直至满足停止条件。
树剪枝: 为避免过拟合，对生成的决策树进行剪枝操作，以提高模型的泛化能力。
数据挖掘
3
2024-06-30
空间统计分析权威指南
汇聚全球空间统计领域专家智慧，本书深入探讨空间数据分析方法与应用，为相关研究人员提供全面指导。
统计分析
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2024-04-29