空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤：数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等，而数据挖掘只是其中的一个关键步骤。但是为了简便，人们常常用空间数据挖掘来代替空间数据挖掘和知识发现。
...空间数据挖掘(Spatial Data Mining)是数据挖掘的一个分支，是在空间数据库的基础上，综合利用各种技术方法，从大量的空间数据中自动挖掘事先未知的且潜在有用的知识...
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【正文快照】： 1 空间数据挖掘(SDMKD)空间数据挖掘和知识发现(SpatialDataMiningandKnowledgeDiscovery,简称SDMKD)是指从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或非显...
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地理空间数据挖掘 Geospatial Data Mining ; GSDM
所谓空间数据挖掘 Spatial Data Mining ; SDM
的空间数据挖掘 Web Based Spatial Data Mining ; Spatial Data Mining ; WBSDM ; SDM
分布式空间数据挖掘 Distributed spatial Data Mining
空间数据挖掘技术 Spatial Data Mining Technology
空间数据挖掘模块 Spatial Data Mining ; SDM
视化空间数据挖掘 Visual Spatial Data Mining
Web的空间数据挖掘 Web Based Spatial Data Mining
空间数据挖掘系统 spatial data mining system
空间数据挖掘有许多种方法。
对空间数据挖掘与传统数据挖掘进行比较。
Comparison between spatial data mining and traditional data mining is presented.
空间聚类是空间分析和空间数据挖掘的重要方法和研究内容。
Spatial clustering analysis is important method and study content of spatial analysis and spatial data mining.
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