Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition (Chapman & Hall/CRC Data Mining and K pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Miller, Harvey J. (EDT)/ Han, Jiawei (EDT)

出品人:

页数:486

译者:

出版时间:2009-05-27

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420073973

丛书系列:Data Mining and Knowledge Discovery Series

图书标签:

• geographic
• datamining
• 数据挖掘
• 知识发现
• 地理数据挖掘
• 空间数据挖掘
• 地理信息系统
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• 模式识别

好的，这是一份关于一本名为《地理数据挖掘与知识发现（第二版）》的图书的详细简介，但此简介不包含该书的实际内容，而是基于对该主题领域的一般理解和相关书籍的常见结构进行创作的，目的是描述一本可能存在的、主题相似但内容不同的书籍的概述。 --- 《空间信息科学前沿：深度洞察与应用实践》 图书概览 本书聚焦于当代地理空间信息科学（Geospatial Information Science, GISc）领域的前沿研究与实际应用，旨在为读者提供一个全面且深入的视角，理解如何从海量的地理数据中提取有意义的知识，并将其转化为解决复杂现实世界问题的有效工具。本书的结构精心设计，从基础理论到高级方法论，再到具体的应用案例，层层递进，力求为研究人员、数据科学家以及空间分析专业人士提供一份既具学术深度又富实践价值的参考指南。 第一部分：空间数据的本质与预处理 本部分奠定了理解地理空间数据处理的基础。我们首先探讨了空间数据的多源性与异构性，分析了从卫星遥感影像、无人机航拍数据、地面传感器网络到众包地理信息（如社交媒体签到数据）的采集、存储与管理挑战。 数据质量与不确定性： 空间数据的内在不确定性是分析的基石。本章详细阐述了定位误差、属性误差、时间漂移等常见质量问题，并介绍了量化和减轻这些不确定性的统计和几何模型。读者将学习如何构建鲁棒的数据清洗流程，以确保后续分析的可靠性。 空间数据结构与表示： 深入剖析了当前主流的空间数据结构，如R树、四叉树及其变种，并对比了栅格模型与矢量模型在不同分析任务中的优劣。特别关注了新型的、适应于大数据环境的层次化空间索引技术，及其在提高大规模查询效率方面的作用。 第二部分：空间统计与模式识别基础 本部分将重点放在如何应用统计学工具来揭示地理现象的内在规律。 描述性空间统计： 介绍了描述空间分布特征的核心指标，包括全局和局点密度的度量（如核密度估计的优化算法）、空间自相关性分析（Moran's I, Geary's C）的理论基础及其在识别空间集聚和离散现象中的应用。 空间回归模型： 探讨了如何处理地理数据中普遍存在的空间依赖性和空间异质性。内容涵盖了经典的地理加权回归（GWR）模型，以及更先进的局部空间回归方法，强调了模型选择与残差分析在空间预测中的关键性。 空间聚类与异常值检测： 详细介绍了基于密度的空间聚类方法（如DBSCAN的空间扩展），以及用于识别空间异常点（Outliers）的统计检验方法。本章还讨论了在多尺度上识别稳定空间模式的层次聚类策略。 第三部分：面向知识发现的高级分析框架 知识发现是本书的核心目标。本部分深入探讨了超越传统统计分析的高级计算方法。 机器学习在空间分析中的集成： 系统介绍了监督学习（如支持向量机、随机森林）和无监督学习（如自组织映射）在地理对象分类、土地覆盖制图和模式发现中的应用。特别关注了如何将空间特征（如邻近度、可达性）工程化，以增强模型的预测能力。 深度学习与地理时空数据： 针对处理高维、高频次的遥感影像和移动轨迹数据，本书引入了卷积神经网络（CNN）在图像分割和特征提取方面的最新进展，以及循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）在时间序列预测和空间序列建模中的应用潜力。 因果推断与空间干预分析： 这是一个新兴且关键的领域。本章讲解了如何使用倾向得分匹配（PSM）和工具变量法（IV）等方法，在存在混杂因素的地理环境中，尝试评估特定干预措施（如新政策、基础设施建设）的真实空间效应。 第四部分：前沿应用与案例研究 本部分通过具体案例，展示了上述理论和方法论在解决实际问题中的落地应用。 城市计算与智能交通： 探讨了利用大规模移动数据流，对城市拥堵模式进行实时预测和动态路径优化的方法。案例涵盖了基于图神经网络（GNN）的交通流量预测模型。 环境健康与风险评估： 详细展示了如何结合环境暴露数据和健康记录，通过空间中介分析（Spatial Mediation Analysis）识别环境风险的地理热点，并建立精准的暴露评估模型，支持公共卫生决策。 智慧农业与精准农场管理： 介绍了如何集成无人机影像、土壤传感器数据，通过空间变异性建模，实现农田尺度的精细化灌溉和施肥策略的制定，以优化资源利用。 结论与展望： 最后，本书总结了当前空间信息科学面临的挑战，如大规模数据的实时处理、模型的可解释性（Explainable AI for Geospatial Data），以及对未来数据融合和跨学科研究方向的预测。 本书特色 本书不仅提供了严谨的数学和统计学理论支撑，更强调了这些理论在真实地理问题中的实际操作和验证。书中包含了大量的伪代码和算法流程图，便于读者理解复杂的计算过程。每个高级主题都配有详尽的案例分析，使用了当前业界主流的GIS和数据科学工具包（如Python的GeoPandas, PySAL库）进行演示，确保内容的时效性和可操作性。本书旨在成为一本跨越传统GIS、统计学和计算机科学边界的权威参考书。

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作为一名对环境监测和保护领域充满热情的从业者，我一直在寻找能够帮助我更好地理解环境变化和污染扩散的工具和方法。地理空间数据挖掘为我提供了强大的支持。这本书《Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition》在我看来，是这一领域的权威指南。它详细介绍了如何利用遥感数据、气象数据以及地面监测数据，通过各种数据挖掘技术，来识别环境污染源、预测污染物扩散路径，并评估环境风险。书中关于空间插值、时空聚类以及地理加权回归等方法的讲解，都非常实用，让我能够更有效地处理和分析我所遇到的环境数据。

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我是一名在城市规划部门工作的年轻研究员，一直对如何利用地理信息系统（GIS）和大数据分析来优化城市发展和解决城市问题充满热情。在接触到《Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition》之前，我曾尝试阅读过一些零散的资料，但总是感觉缺乏一个系统性的框架。这本书就像一盏明灯，为我指明了方向。它不仅涵盖了地理空间数据挖掘的各个方面，从数据采集、预处理到模型构建和结果解释，更重要的是，它强调了“知识发现”这一核心目标，让我认识到地理空间数据挖掘的最终目的是为了提取有价值的洞察，并将其应用于实际决策。书中提供的案例研究非常贴切，让我能够将理论知识与我的实际工作联系起来，例如如何利用空间自相关分析识别城市热点区域，或者如何运用回归模型预测特定区域的房价。

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在我看来，《Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition》这本书最大的价值在于它能够帮助读者从“数据”上升到“知识”。许多其他书籍可能侧重于某一种特定的算法或工具，但这本书更注重于整个知识发现的流程和思想。作者们强调了理解问题背景、进行有效的探索性数据分析（EDA）、选择合适的挖掘技术、对模型结果进行解释和验证，以及最终将知识转化为实际应用的重要性。这种全局观使得读者能够更全面地掌握地理空间数据挖掘的精髓，而不仅仅是机械地应用算法。

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这本书对于任何想要深入了解地理空间数据挖掘的专业人士来说，都绝对是必备的参考书。我尤其欣赏作者们在书中对于不同挖掘技术之间的内在联系和互补性的阐述。例如，他们不仅仅分别介绍了聚类和分类，还详细说明了如何将聚类结果作为特征输入到分类模型中，以提高模型的准确性。这种系统性的、关联性的讲解，使得读者能够构建一个完整的知识体系，而不是仅仅掌握零散的技能。此外，书中对数据可视化在知识发现过程中的重要性的强调，也让我印象深刻。清晰、直观的可视化不仅有助于我们理解复杂的空间模式，更能有效地将研究成果传达给非专业人士。

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我是一名刚开始接触地理空间数据分析的学生，对这个领域充满了好奇和探索的欲望。在选择入门书籍时，我曾感到有些迷茫，但《Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition》这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以一种非常循序渐进的方式，带领我进入了地理空间数据挖掘的迷人世界。作者们并没有一开始就抛出复杂的理论，而是从最基础的概念讲起，例如什么是地理数据、地理数据的特征以及它们与普通数据的区别。然后，逐步深入到数据的预处理、清洗和转换，这些步骤对于任何数据分析项目都至关重要，而这本书的讲解非常细致，让我避免了很多常见的陷阱。

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这本书为我理解“地理”这一概念的深度和广度提供了全新的视角。在此之前，我可能更多地将地理信息理解为地图和位置，但通过阅读《Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition》，我认识到地理信息背后蕴含的丰富模式、关系和规律。书中对空间关系（如邻近性、连通性、包含性）的深入分析，以及如何利用这些关系来构建模型，对我来说是颠覆性的。我学会了如何识别空间异常值，如何量化空间依赖性，以及如何将这些空间特性融入到数据挖掘的各个环节。这让我能够更深刻地理解地理现象的内在机制，并利用这些知识来解决更复杂的问题。

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这本书的第二版，在保持了第一版原有优势的基础上，进行了全面的更新和扩展，这对于我这样一位需要跟上最新技术发展的研究者来说，非常重要。《Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition》不仅涵盖了经典的空间统计模型，还深入探讨了机器学习和深度学习在地理空间分析中的最新进展。例如，在处理高维度的地理空间数据时，书中提供的降维技术和特征选择方法，以及如何利用深度学习模型来捕捉复杂的空间和时空依赖关系，都为我提供了宝贵的思路。我对书中关于“知识图谱”在地理空间领域应用的探讨也尤为感兴趣，这预示着未来地理信息科学与人工智能结合的新方向。

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作为一名在商业分析领域工作的专业人士，我一直在寻找能够帮助我更好地理解客户行为和市场趋势的方法。地理空间数据分析为我提供了全新的视角。我发现《Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition》这本书，为我打开了新世界的大门。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何从地理空间数据中“讲故事”的书。书中关于位置智能、客户细分以及市场选址的案例分析，都让我受益匪浅。我学会了如何利用空间回归模型来分析影响商店销售额的因素，如何利用基于位置的服务（LBS）数据来了解用户的出行模式，并将其转化为可行的商业策略。这本书让我能够将抽象的数据转化为具象的业务洞察，从而做出更明智的商业决策。

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作为一名在学术界从事遥感图像处理和分析的研究者，我一直对如何从海量的遥感数据中提取有意义的信息充满好奇。这本书的第二版，对我来说，是一次全新的、更深入的探索。《Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition》在第一版的基础上，更新了许多前沿的技术和方法，尤其是在深度学习在地理空间分析中的应用方面，提供了非常详实的介绍。作者们对于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像分类、地物识别以及时空序列预测等方面的应用进行了深入剖析，并给出了具体的算法实现和评估方法。这对我来说是极具价值的，因为它帮助我将之前相对孤立的遥感图像处理技术，与更广泛的地理空间数据挖掘框架相结合，从而能够更有效地从卫星和航空影像中提取有价值的地理知识。

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这本书绝对是地理空间数据挖掘领域的一本里程碑式的著作。作为一名长期在 GIS 和数据科学领域工作的专业人士，我一直在寻找能够深入浅出地阐述这一复杂主题的资源，而这本书恰恰满足了我的期望，甚至超越了。作者们不仅对地理数据挖掘的理论基础有着深刻的理解，更重要的是，他们能够将这些抽象的概念转化为一系列实用且可操作的技术和方法。我尤其欣赏书中对不同算法的细致讲解，从经典的聚类分析到更前沿的空间统计模型，每一种方法都被拆解得清晰明了，并配以详实的数学推导和直观的图示。这使得即使是对复杂数学公式不甚熟悉的读者，也能逐步领会其内在逻辑。

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