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孟海东;宋宇晨;宋飞燕;沈海涛

聚类与关联分析在地球化学数据处理中的研究与应用。 （英语） Zbl 1209.86013号

计算。地质科学。 15，第1期，87-98（2011）.
摘要：对于数据挖掘技术在地球科学中的应用，通过挖掘利用野外测量的地球物理和地球化学数据构建的空间数据库、关键知识，例如地质目标的空间分布、地质目标的地球物理化学特征，可以发现地质目标之间的差异，以及地球物理和地球化学数据之间的关系。由于地球物理和地球化学数据的复杂性，传统的聚类分析和关联分析挖掘方法在处理复杂数据方面存在局限性。本文提出了一种基于密度和自适应密度可达的聚类算法，该算法能够处理任意形状、大小和密度的聚类。对于关联分析，挖掘连续属性可以揭示有关数据对象在地球科学应用中的有用而有趣的见解。本文提出了一种基于距离的定量关联分析方法。实验和应用表明，该算法和方法在实际应用中是有效的。

MSC公司：

86A32型 地理统计学

关键词：

聚类分析;关联分析;地理空间数据库;地球化学数据;空间数据挖掘

软件：

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PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛H.-D.Meng｝等人，计算机。地质科学。15，第1号，87--98（2011；Zbl 1209.86013）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Tan，P.-N.，Steinbach，M.，Kumar，V.：数据挖掘简介。皮尔逊，纽约（2006）
[2] Ng，R.T.，Han，J.：CLARANS：空间数据挖掘的对象聚类方法。IEEE传输。知识。数据工程14（3），1003–1016（2002）·doi:10.1109/TKDE.2002.1033770
[3] Guha，S.，Rastogi，R.，Shim，K.：CURE：大型数据库的高效聚类算法。In：程序。1998年ACM-SIGMOD国际数据管理会议，第73-84页。ACM出版社，1998年6月·Zbl 1006.68661号
[4] Karypis，G.，Han，E.-H.，Kumar，V.：CHAMELEON：使用动态建模的分层聚类算法。IEEE计算。32（5），68–75（1999）
[5] Zhang，T.，Ramakrishnan，R.，Livny，M.：一种适用于超大数据库的高效数据聚类方法。In：程序。ACM SIGMOD数据管理会议，第103–114页。加拿大蒙特利尔（1996年）
[6] Ester，M.、Kriegel，H.-P.、Sander，J.等人：一种基于密度的算法，用于在带有噪声的大型空间数据库中发现簇。《知识发现和数据挖掘第二届国际会议论文集》，第226-231页。俄勒冈州波特兰市AAAI出版社（1996）
[7] Sander，J.-O.，Ester，M.，Kriegel，H.-P.等人：空间数据集中基于密度的聚类：算法GDBSCAN及其应用。数据最小知识。迪斯科。2, 169–194 (1998) ·doi:10.1023/A:1009745219419
[8] Hinneberg，A.，Keim，D.A.：在有噪声的大型多媒体数据库中进行聚类的有效方法。In：程序。第四届国际知识发现和数据挖掘大会，第58-65页。纽约市AAAI出版社（1998年）
[9] Ertöz，L.，Steinbach，M.，Kumar，V.：在噪声高维数据中发现不同大小、形状和密度的簇。In：程序。第三届SIAM国际数据挖掘会议，第47–58页（2003）
[10] Ayad，H.，Kamel，M.：使用基于共享最近邻居的多簇合并器查找自然簇。参见：《第四届多分类器系统国际研讨会论文集》（MCS 2003），第159-175页。LNCS 2709，柏林施普林格出版社（2003）·Zbl 1040.68586号
[11] Wang，W.，Yang，J.，Muntz，R.：STING：空间数据挖掘的统计信息网格方法。In：程序。1997年《国际协调超大型数据库》（VLDB’97），第186-195页。希腊雅典，1997年8月
[12] Agrawal，R.，Gehrke，J.，Gunopulos，D.，Raghavan，P.：数据挖掘应用中高维数据的自动子空间聚类。在：proc中。1998年ACM-SIGMOD国际数据协调管理（SIGMOD'98），第94-105页。西雅图，华盛顿州，1998年6月
[13] Sheikholeslami，G.，Chatterjee，S.，Zhang，A.：波簇：用于超大空间数据库的多分辨率聚类方法。In：程序。第24届VLDB会议，第428–439页。纽约市，1998年8月
[14] Fisher，D.：通过概念聚类改进推理。1987年AAAI Conf，第461-465页。华盛顿州西雅图，1987年7月
[15] Gennari，J.、Langley，P.、Fisher，D.：信息增量概念模型。Artif公司。智力。40, 11–61 (1989) ·doi:10.1016/0004-3702（89）90046-5
[16] Cheeseman，P.，Stutz，J.：贝叶斯分类（AutoClass）：理论与结果。《知识发现和数据挖掘进展》，第153-180页。AAAI/MIT，剑桥（1996）·兹伯利0925.62119
[17] Meng，H.-D.，Song，Y.C.，Soon，F.-Y.：研究和实现任意簇的聚类算法。摘自：《国际计算机科学和软件工程会议论文集》，第255-258页，第4版（2008年）
[18] Song，Y.-C.，Meng，H.-D.，O'Grady，M.J.，O'Hare，G.M.P.：任意数据集聚类算法的研究与应用。摘自：《国际计算机科学和软件工程会议论文集》，第4版：第251-254页（2008年）
[19] Srikant，R.，Agrawal，R.：在大型关系表中挖掘定量关联规则。ACM SIGMOD 25（2），1-12（1996）·doi:10.1145/235968.233311
[20] Miller，R.J.，Yang，Y.：区间数据的关联规则。ACM SIGMOD 26（2），452–462（1997）·doi:10.1145/253262.253361
[21] Aumann，Y.，Lindell，Y.：定量关联规则的统计理论。J.智力。通知。系统。20(3), 255–283 (2003) ·doi:10.1023/A:1022812808206
[22] Song，Y.C.，Meng，H.-D.，O'Grady，M.J.，O'Hare，G.M.P.：聚类分析在地球物理数据解释中的应用。计算。地质科学。14(2), 263–271 (2010) ·Zbl 1183.86010号 ·doi:10.1007/s10596-009-9150-1
[23] Dai，P.-G.，Gu，X.-P.，Yu，J.-L.：应用地球化学。中南大学出版社，中国（2008）
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