具体描述
《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》将空间数据挖掘与知识发现的思想和方法引入史前聚落考古的单遗址聚落的空间布局与内部结构的研究。《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》第一部分，首先运用空间分析的方法，研究了位于陕西省西安市临潼区骊山镇的姜寨一期聚落的环境与选址，提出了姜寨遗址的三环结构，明确了四条壕沟的排水作用，指出了五座大房屋的排列呈近似正五边形布局，发现了原为中心广场的聚落中心地带实为一个圆形的低洼地。随后运用了决策树分类的C4.5空间数据挖掘方法、k-means空间数据聚类方法、Apriori算法和MD模式的BUC算法相结合的关联方法，以及概念层次树和基于规则的面向属性的泛化方法对姜寨一期文化中的各类遗迹、遗物进行了实例研究。在当前空间数据飞速增长和对知识强烈需要的情况下，对空间数据挖掘的研究得到越来越广泛的关注，进行空间数据挖掘与知识发现的研究具有重要的理论意义和应用价值。把空间数据挖掘的方法和计算智能的方法引入针对姜寨聚落遗址资料的空间数据挖掘研究中，发掘该聚落遗址所蕴涵的知识，不仅可以扩展空间数据挖掘方法和计算智能方法的应用研究领域，而且可以提高空间数据挖掘方法的普适性与多样性。
《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》第二部分，进一步将智能计算的思想和方法引入该史前聚落遗址的空间布局与内部结构的研究，运用了神经网络的五种分类算法、基于遗传算法的分类器系统，以及模糊空间分类方法对该聚落遗址的各类遗迹、遗物进行了深入的研究。《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》的具体研究工作主要包括如下几个方面：
（1）运用空间分析理论，对姜寨遗址的选址与空间位置等方面进行空间分析，同时对仰韶文化所处的地理环境及姜寨聚落的典型代表性进行论述。通过对姜寨遗址一期遗迹的空间布局的结构分析，得出姜寨一期的聚落形态是一个三环结构，该三环结构体现了血缘集团的牢固性和生活的集体性质，而且具有较高的安全性，符合卫生条件等优点，也反映出姜寨一期的先民具有朴素的规划观念，体现出整体性与安全性、实用性与审美观的完美统一。通过对姜寨遗址各个时期文化层分布情况的全面分析，制定了姜寨遗址的标准文化层，并对各个时期的文化层运用GIS手段，进行了基于GIS数据库的空间数据挖掘。同时通过对姜寨一期文化层分层、厚度、深度等资料和对11幅剖面的分析，分析并推断姜寨遗址的中心广场为一个巨大的圆形洼地。
（2）对姜寨遗址一期遗迹分布图中的遗迹进行提取面积和方位角等图形预处理，然后对它们运用决策树分类C4.5算法进行空间分类与空间切割，并分别提取出它们的分类和分布规则。从与分类算法不同
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用户评价
这本书的标题《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》让我产生了极大的好奇心，虽然我可能不是一个纯粹的地理信息科学（GIS）领域的专家，但我一直对如何从大量空间数据中提取有价值的信息抱有浓厚的兴趣。这本书的题目精准地捕捉到了我一直关注的几个关键点：首先，“矢量图形特征”意味着它可能不仅仅是处理点、线、面等基本几何对象，而是深入到这些图形所蕴含的更丰富的属性和拓扑关系，比如边界的平滑度、内部的连通性、与其他要素的空间位置关系等等。这让我联想到在城市规划、环境监测、甚至是社交网络分析等领域，这些细致的图形特征往往是理解现象背后逻辑的关键。其次，“空间数据挖掘”是另一个吸引我的词汇。我知道数据挖掘的核心在于发现隐藏在海量数据中的模式、趋势和异常，而将其应用于“空间”领域，则意味着它需要一套独特的算法和方法论来处理地理坐标、时空关系等独特的数据属性。我期待书中能详细阐述如何将传统的机器学习算法（如聚类、分类、关联规则等）与地理空间分析相结合，形成一套高效且具有创新性的挖掘框架。最后，“及其应用”更是点明了这本书的实用性。我希望能看到书中通过具体的案例研究，展示这些空间数据挖掘技术是如何解决现实世界中的问题的，比如如何识别潜在的犯罪热点区域，如何优化物流配送路线，如何预测自然灾害的影响范围，甚至是发掘新的商业机会。这本书的标题本身就营造出一种深度与广度并存的学术氛围，预示着它不仅仅是一本技术手册，更可能是一部能够启发思考、推动创新的著作，我非常期待能从中获得知识的启迪。
评分作为一名专注于地理空间可视化和交互式分析的开发者，我一直对如何从复杂的空间数据中提取关键信息，并以直观、易懂的方式呈现给用户感兴趣。《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》这个书名完美地概括了我正在探索的领域。我尤其对“矢量图形特征”的提法感到振奋，这意味着本书很可能超越了对地理要素简单几何属性的描述，而是深入到对图形本身的形态学、拓扑学甚至更复杂的视觉特征的挖掘。我希望书中能探讨如何量化一个区域的“形状特征”，例如其紧凑度、凸度、或者边缘的平滑度，这对于理解城市形态、自然景观的演变至关重要。同时，我也期待书中能介绍如何从矢量网络（如道路、河流）中提取出诸如连通度、分形维度、以及局部流量模式等特征，这对于交通模拟、水文分析等应用具有指导意义。而“空间数据挖掘”部分则让我看到了本书将如何将这些提取出的特征转化为有价值的洞察。我期待书中能介绍一些利用这些特征进行模式识别、异常检测、甚至预测建模的方法。例如，如何根据矢量图形特征对城市不同区域的功能进行分类，如何识别土地利用变化中的异常模式，或者如何利用道路网络的拓扑特征来预测交通拥堵。更重要的是，“及其应用”的提法让我对本书的实践意义充满了信心。我希望书中能包含一些实际的开发案例，展示如何将这些空间数据挖掘技术集成到GIS平台或Web应用程序中，实现可视化的分析和交互式的探索。例如，如何构建一个能够自动识别城市发展趋势的Web地图应用，或者如何开发一个能够实时分析交通拥堵状况的可视化工具。这样的内容将极大地帮助我将理论知识转化为实际的开发能力，提升我的产品开发水平。
评分我是一名对数据可视化和信息传播的交叉领域充满好奇的学习者，我一直认为，地理空间数据蕴含着丰富的叙事潜力，而如何有效地挖掘和呈现这些信息，是连接技术与大众理解的关键。《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》这个书名，对我来说，恰恰点出了这种潜力所在。“矢量图形特征”让我联想到，我们可以从地图上的各种图形（比如城市边界、河流、道路）中提取出超越其基本几何形状的更深层信息。我设想书中可能会探讨如何量化一个区域的“形状复杂度”，这或许能反映出城市发展的自由度或自然景观的演变过程；或者如何分析河流网络的“分形特征”，这可能揭示出其形成的地质过程或生态系统的结构。我期待本书能提供一些新颖的视角，让我们能够“看见”地图背后隐藏的故事。而“空间数据挖掘”则意味着，这些“特征”并非孤立存在，而是可以通过算法被组织、分析，从而发现隐藏的规律。我希望能看到书中通过直观的图示和生动的语言，解释如何从这些复杂的矢量特征中，挖掘出诸如城市扩张的模式、自然灾害影响的范围、或者人口分布的趋势等有价值的信息。我期望本书能帮助我理解，如何将这些冷冰冰的数据转化为能够引人入胜的叙事。最后，“及其应用”让我对本书的传播价值充满了期待。我希望书中能展示如何将这些挖掘出的信息，通过引人入胜的可视化方式呈现出来，例如交互式地图、数据驱动的故事板，或者信息图表。这样的应用，不仅能帮助普通大众更好地理解复杂的地理现象，也能为新闻报道、公众教育等领域提供强大的支持。这本书有望成为我理解和传播空间信息的重要桥梁。
评分作为一名对地理信息系统（GIS）和数据科学都有涉猎的从业者，我看到《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》这个书名时，立刻感受到了其前沿性和实用性。我尤其被“矢量图形特征”这个词组所吸引。通常我们谈论空间数据，更多的是关注其地理位置和基本属性，但“特征”二字暗示了本书将深入挖掘矢量对象本身所携带的几何、拓扑甚至形态学信息。比如，一个城市区域的边界是否光滑，其内部的街道网络密度如何，是否存在特定的空间格局，这些细微之处往往是理解城市发展模式、土地利用变化、甚至社会经济分异的关键。我想象这本书会介绍如何从矢量数据中提取这些更高级的特征，例如纹理特征、形状指数、连通性指标等，并且可能还会涉及特征工程的方法，为后续的数据挖掘奠定基础。而“空间数据挖掘”则进一步拓展了我的期待。这意味着本书并非停留在基础的GIS操作层面，而是将目光投向了如何从海量的空间数据中发现隐藏的规律和知识。我希望看到作者能介绍一些专门针对空间数据的挖掘技术，比如如何处理空间自相关性，如何识别空间聚类，如何进行时空模式的挖掘。同时，“及其应用”部分让我对本书的市场价值和实践意义有了更高的期望。我希望书中能包含多个不同领域的实际案例，例如在城市规划中如何利用矢量图形特征识别土地利用的潜在问题，在环境科学中如何监测污染扩散的模式，或者在交通管理中如何优化路网设计。这种理论与实践相结合的描述，能帮助我更好地理解这些抽象的技术概念，并将其应用于我自己的工作中，解决实际遇到的挑战，从而提升工作效率和决策水平。
评分我是一名对城市科学和大数据分析交叉领域充满兴趣的研究生，当我看到《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》这个书名时，内心涌现出强烈的学习欲望。对我而言，理解城市形态及其背后驱动因素是研究的重中之重，而矢量图形恰恰是描述城市空间结构最直观、最精细的载体。本书题目中的“矢量图形特征”让我遐想到，作者很可能不仅仅会介绍点、线、面的基本几何信息，而是会深入到对这些图形进行更复杂的特征提取，例如，建筑物的形状复杂度、街道网络的连通度、公园绿地的空间分布格局、河流的弯曲度等。这些“特征”的量化和理解，无疑是解读城市功能、居民行为、环境质量的关键。我尤其期待书中能探讨如何将这些几何特征与语义属性相结合，例如，将具有相似形状特征的商业区进行聚类分析，或者分析不同类型道路网络的拓扑结构与交通流量的关系。另一方面，“空间数据挖掘”则预示着本书将提供一套强大的工具箱，帮助我们从海量的、多源的矢量数据中发现有价值的模式和洞察。我期望本书能介绍一些前沿的空间数据挖掘算法，如基于深度学习的空间模式识别、时空演化规律的预测模型，甚至是利用矢量图形特征进行异常检测的方法。更让我兴奋的是“及其应用”这部分，这意味着这本书不是纸上谈兵，而是将理论与实际紧密结合。我热切希望书中能包含丰富的案例研究，例如如何利用矢量图形特征识别城市扩张的驱动力，如何分析城市内部功能区的空间分异，或者如何在灾害预警中利用矢量地形特征进行风险评估。这样的应用场景将极大地拓宽我的研究思路，并为我未来的学术研究和职业发展提供宝贵的参考。
评分我是一名对城市规划和区域发展有着浓厚兴趣的政策研究员，在研究过程中，我深感理解城市空间结构和演变规律的重要性。《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》这个书名，正是我一直在寻找的能够深化这种理解的工具。对我来说，“矢量图形特征”意味着可以超越简单的地块划分，去深入理解城市的形态、肌理和空间组织方式。我期待本书能介绍如何从城市建成区的形状、密度、连通性，以及道路网络、绿地分布等矢量图形中提取出具有政策意义的特征。例如，分析城市形态的紧凑度和蔓延趋势，评估不同区域的公共服务可达性，或者识别城市发展中的空间阻碍因素。这些细致的特征分析，无疑能够为政策制定提供更为精准的依据。而“空间数据挖掘”则预示着本书将提供一套强大的方法论，帮助我们从海量的空间数据中发现隐藏的规律和趋势。我希望书中能介绍如何利用这些提取出的矢量图形特征，进行城市功能区的识别、发展模式的预测、以及空间公平性的评估。例如，如何通过分析街区形态和道路网络来划分城市的不同功能区，如何基于历史空间演变规律来预测未来的城市扩张方向，或者如何量化不同群体在空间资源上的可达性差异。最后，“及其应用”部分让我对本书的实际指导意义充满了期待。我希望书中能包含丰富的政策研究案例，例如如何利用矢量图形特征分析城市更新的潜力，如何评估交通基础设施建设对区域发展的影响，或者如何为可持续城市发展提供空间规划的建议。这样的案例，将能极大地帮助我将理论研究转化为切实可行的政策建议，推动城市的可持续发展。
评分我是一名对数据分析和地理信息系统（GIS）都有浓厚兴趣的大学教师，在教学和科研过程中，我常常需要向学生们介绍如何从海量的地理数据中提取有价值的信息。《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》这个书名立刻吸引了我的注意，因为它触及了两个我非常重视的方面：一是“矢量图形特征”所代表的对空间对象精细化描述的潜力，二是“空间数据挖掘”所揭示的从数据中发现深层规律的能力。我尤其期待本书能在“矢量图形特征”方面提供一些创新的视角。我希望作者能够超越传统的点、线、面要素，深入探讨如何从矢量图形的形状、大小、方向、纹理、拓扑关系以及与其他空间要素的相互作用等方面提取出更具分析意义的特征。例如，如何量化城市肌理的复杂性，如何描述河流网络的连通性和分支模式，如何分析地块的形状多样性与土地利用效率的关系。这些细致的特征提取方法，将为后续的数据挖掘提供更丰富、更具信息量的输入。另一方面，“空间数据挖掘”的加入，让我对本书的学术深度充满了期待。我希望书中能介绍一些前沿的、针对空间数据的挖掘算法和技术，如空间聚类、空间分类、时空预测模型、以及如何将传统的机器学习算法与地理空间分析相结合。更重要的是，我希望本书能提供清晰的理论框架和方法论，帮助读者理解这些技术背后的原理，并能够将其灵活应用于实际问题。最后，“及其应用”部分让我对本书的教学价值和实际意义有了很高的期望。我希望书中能包含大量的、来自不同领域的实际案例，例如如何利用矢量图形特征进行城市规划中的功能区识别，如何在环境保护中分析地表覆盖变化，或者如何在农业生产中优化灌溉网络的设计。这些生动的案例将极大地帮助学生们理解抽象的理论概念，并激发他们利用所学知识解决实际问题的热情。
评分我是一名对遥感图像处理和地理空间分析都感兴趣的科研人员，当我看到《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》时，立刻觉得这本书的内容与我的研究方向高度契合。虽然遥感数据主要是栅格格式，但最终的分析结果往往需要转化为矢量图形来表达和应用，而如何从这些矢量图形中提取出更丰富的“特征”来指导数据挖掘，是我一直思索的问题。我期待书中能够详细阐述，如何从遥感解译得到的城市轮廓、道路网络、水体边界、植被覆盖区等矢量图形中，提取出诸如形状复杂度、纹理度、空间异质性、连通性等一系列有意义的特征。这些特征能够帮助我们更精细地刻画地物类型的空间属性，从而提升后续数据挖掘的精度和效果。例如，不同类型的城市建成区可能具有独特的形状特征，不同密度的道路网络可能反映了城市的发展阶段和功能。而“空间数据挖掘”部分更是让我眼前一亮。我希望书中能够介绍一些适合处理空间矢量数据的高级挖掘算法，不仅仅是传统的聚类和分类，更希望看到能够处理空间关系、时空演化等特性的算法。例如，如何利用矢量图形特征来识别城市扩张的热点区域，如何预测土地利用变化的时空趋势，或者如何发现隐藏在水体分布中的环境变化规律。最后，“及其应用”部分让我对这本书的实用价值充满了信心。我热切希望书中能够包含一系列多样化的应用案例，例如如何利用矢量图形特征进行精细化的城市功能区划，如何分析地表覆盖变化对生态环境的影响，或者如何通过对道路网络特征的挖掘来优化交通管理策略。这些案例将能够极大地拓展我的研究视野，并为我的研究提供具体的实践指导。
评分我是一名有着丰富从业经验的地理信息系统（GIS）工程师，长期以来，我一直在寻找能够深化我对空间数据理解和利用的书籍。《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》这个书名犹如一盏明灯，精准地照亮了我所寻求的方向。对我而言，“矢量图形特征”这个词组并非仅仅是对传统GIS数据的简单描述，而是指向了更深层次的分析潜力。我理解这可能包括对矢量对象形状、大小、方向、纹理，甚至是其边界和内部空间的拓扑关系的精细化提取和量化。例如，分析城市建成区的形态是否趋于集约化，识别河流廊道的蜿蜒程度及其对周边环境的影响，或者量化不同地块的空间连通性。这些细致的特征往往是决定空间现象背后成因的关键线索。我尤其期待书中能提供一套系统性的方法论，用于从各种来源的矢量数据中自动提取这些有价值的特征，而不仅仅是依赖于手工的量测和描述。而“空间数据挖掘”则更是我关注的焦点。传统的GIS分析虽然强大，但在面对海量、异构的空间数据时，往往显得力不从心。我迫切需要了解如何运用先进的数据挖掘技术，如机器学习、深度学习等，来发现隐藏在这些矢量图形特征中的复杂模式、趋势和异常。我期望书中能介绍如何将这些挖掘技术与地理空间的特殊属性相结合，例如如何处理空间自相关性，如何构建时空模型，以及如何进行预测和决策支持。最后，“及其应用”让我对本书的实际价值充满了期待。我希望书中能包含大量真实世界的案例，展示这些技术如何在城市规划、环境保护、交通管理、土地利用评估等领域发挥作用。一个扎实的案例分析，能够帮助我更好地理解理论的精髓，并为我提供解决实际工作难题的思路和方法。
评分我是一名热衷于探索数据驱动的决策过程的商业分析师，在工作中，我经常需要从各种来源的数据中提取洞察，以支持战略规划和运营优化。《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》这个书名，立刻抓住了我的注意力，因为它预示着本书能够提供一种全新的、更精细化的方式来分析空间数据。对我而言，“矢量图形特征”不仅仅是指点的坐标或线的长度，而是指对图形所代表的空间实体进行更深层次的刻画。我期待本书能详细介绍如何从城市区域的形状、边界的曲率、河流网络的连通性、甚至是地块的空间布局等抽取量化指标。这些指标往往能够揭示出隐藏在表象之下的经济、社会或环境驱动力。例如，城市形态的紧凑度可能与土地利用的效率相关，而道路网络的密度可能反映了区域的可达性和发展水平。我希望书中能提供一套系统性的方法，帮助我理解如何将这些图形特征转化为可用于商业分析的变量。而“空间数据挖掘”则进一步提升了我的期待。我希望本书能介绍一些能够处理空间依赖性、识别空间聚类、以及进行空间预测的挖掘技术。例如，如何利用矢量图形特征来识别具有相似发展潜力的区域，如何预测特定地点的市场需求，或者如何优化商业网点的空间布局。这些挖掘技术，如果能够与我的商业分析框架相结合，将极大地提升我分析的精度和深度。最后，“及其应用”部分让我对本书的实践价值充满信心。我希望书中能包含大量的商业案例，例如如何利用矢量图形特征分析房地产市场的空间格局，如何优化物流配送网络的覆盖范围，或者如何识别新的商业机会所在区域。这些案例将能够帮助我直接将书中的知识应用于实际的商业决策，从而驱动业务增长和竞争优势。
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