空间数据挖掘理论与应用读书报告
2023-05-31
问：什么是空间数据挖掘
- 答：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带轿识，提取非显式存在的空间关系或其它有意义的模式等，揭示出蕴含在数据背后的客观世界蠢祥肆的本质规律、内在联系和发展趋势，实宴亏现知识的自动获取，从而提供技术决策与经营决策的依据。它可以用来理解或重组空间数据、发现空间和非空间数据间的关系、构建空间知识库、优化查询等。在已建立的GIS空间数据库中，隐藏着大量的可供分析、分类用的知识，如空间位置分布规律、空间关联规则、形态特征区分规则等，它们并没有直接存储于空间数据库中，必须通过挖掘技术才能挖掘出来。因此，空间数据挖掘技术就显得尤为重要。
- 答：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升冲的知识和空间关系，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、数据缩减吵察歼或者数据变换、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没碰来代替空间数据挖掘和知识发现。
问：读书报告怎么写
- 答：读书报告与书评有个类似，但是又有很多不同点。
1.目的:读书都有一定的目的，没有茫无目的的读书，就算你读的雹散宽是漫画，武侠小说也是为了某个目的而读，首先应该明确你读书的目的。
2.作者与书本内容:作者和书本的大概内容做一个提炼，这部分需要越具体越好，可以写作者有哪些作品，他有什么相关的经历和他的写作手法有什么特点，这本书描述的内容有什么事你感兴趣的，书的写作背景和剧情概要究竟是什么。
3.关键词和金句。这本书书里面你觉得特别重要的一些词和关键的金句进行摘录，可以让你引起共鸣或者是印象深掘腊刻，可以在下面写出你在读到这些关键词和金句的时候，你是出于什么原因喜欢这些金句和关键词，为什么觉得它们好。
4.你读完这本书你学习到了什么，把你的感悟写成文字表达出来，用来锻炼你的写作能力和想象力，这一步会比较困难，但是你如果敢于尝试也是一种非常好的体验和进步，你可能会一旦开始写就写了一大段。
5.从这本书你看到的主人公的命运，对比现实中的自己，源亮你觉得你有什么需要改变和如何改变，把你的计划写出来，无论多少都可以写，好记性不如烂笔头。
6.作者这本书写的内容，你觉得哪些是对的，哪些是错的，如果由你来写，你会怎么做，是会自己创造还是先临摹作者的写作手法。 - 答：写读书报告 一个就是交差 一个就是很好的完成任务 不管怎样老师无非就是想知告掘道你学到了什么 假如老师没有要求格式就无所谓 要求了下面有位哥们给的很细你可以看看
重点： 把需要学习的知识大致过一遍 有了整体的认识 再根据自身进行简单的汇总 也可以御知寻找到关键字在网上荡一点详细的东西 假如手写 可以写少点 但镇友消要是精华 有自己的思想 那样即使少点老师也不会说什么 - 答：读书报告的目的是写出对自己有启发意义的思考，而不是简简单单的摘录。
首先，可以把一本书的主题的相关背景调查一下，比如历史人物，你需要理解一下当时的历史背景、生活背景是什么样的，可能更有利于你理解这个人物。
其次，可以看看相关的一些牛人是如何看待这本书的。因为一本书的好与坏，不同人之间有不同的看法，牛人的认知纬度相对来说较高，可能看出来的东西与你看出来的深度很不同，另外不同的牛人观点也可能会非常不同，所以悉烂了解一下牛人对一本书的看法就相当重要了！
如果牛人都集体推荐一本书，说明这本书确实很不错；如果牛人对一本书褒贬不一，说明这本书有争议性，你可以了解一下他们看这本书不同的角度是如何的，因而增加看问题的角度。
再次，可以针对自己有很深的体会的内容写一篇读后感，理论联系实际的阐述下你对于这些内容的看法和思考。用现实生活中的例子来说明和解读更有利于你吸收、消化。比如你看到原生家庭这个词的时候，可以想一下你的原生家庭是什么样的，对你的未来有什么样的影响。烂穗
最后，进行主题阅读。把自己感兴趣的一部分进行集中阅读和思考，力求把知饥陆卜识学深学透，让自己更加有知识深度。 - 答：读书报告需要有介绍书籍所讲的内容拦穗孙、详略得当地归纳书籍内容。而正文可以分几个大块简链儿来写，一般都是写一下作者的生平，作者的背景，经历，或者是说文章中主要人物的性格族岩特点等...
- 答：首先写你看了什么书，认知到了什么，然后描述你读书过程中的思维以及学到的东西总结一下
- 答：写读书报告一定要具备两个条件，一个是要读书，一个是要有心得，通过对一本或几本相关书籍的阅读，整理个人感受。
读书报告的内容要包括对书的概况、主要观点、对个人喜爱部分的描述、对书的评价、读后感以及自陪轮拦身的收获。
读书的时候要一边看一边写，有任何的想法都要及时把它写下来，等书看完了再把自己的感受看一遍，会有意外的收获。
读书心得的内容一定要全面，包括对作者写作技巧的评语，个人对主题的看法和认识等，其中应该重点突出的是自己的芦胡读后感。
抓住自己最有感受的几点来谈谈，突出重点，不要样样都谈到了，却都只是浮于表面，不能给人留下深刻的印象。
要把读书报告写好，光看一本书是不够的，最好能同时找一些相关的桐团其他书，包括作者的传记，作者其他作品，别人对这本书的研究等。
褒贬要合理，对著作的赞扬和批评要有自己的见解，最好是这本书所独有的优点，同时要大胆的指出书中的不足之处。
问：什么是数据挖掘，简述其作用和应用。
- 答：数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的作用体现在数据挖掘的定义上，作用就是从雀带大量的数据中搜索出隐藏于其中有用的信息。
扩展资料：
数据挖掘分析方法：
数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。
1、分类，它首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘技术，建立一个分类模型，再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。
2、估值，估值与分类类似，但估值最终的输出结果是连续型的数值，估值的量并非预先确定。估值可以作为分类的准备工作。
3、预测，它是通过分类或估值穗岁肆来进行，通过分类或估值的训练得出一个模型，如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准猜轿确率，可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。
4、相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。
5、聚类，它是自动寻找并建立分组规则的方法，它通过判断样本之间的相似性，把相似样本划分在一个簇中。
参考资料来源： - 答：是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
作用：从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息。
应用：、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据镇铅含，此类包含甚至异构性数据的数据源。
扩展资料：
需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，御笑包括商务管理，，市场分析激桥，工程设计和科学探索等。
数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整，减少风险，作出正确的决策。
参考资料来源： - 答：数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数森搭颤据，正是此败在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命。
扩展资料
目前数据挖掘的算法主要包括神经 法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。
根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、枝弊面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及等。
数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步。
参考资料来源： - 答：数据盯耐挖李粗掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分凯扰春析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
作用就是从海量数据中挖掘潜在的有用的信息。 - 答：最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算镇明法。和它们的权系数：W1, W2, , Wn，求和计算出御则告的 Xi*Wi ，产生盯伏了
