Descriptive Modelling and Pattern Discovery in Spatial Data Mining : Regionalisation and Association Rule Mining

Lokesh Kumar Sharma

ISBN 10: 3846592153 ISBN 13: 9783846592151

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011

Idioma: Ingl�s

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Zustand: Hervorragend | Seiten: 116 | Sprache: Englisch | Produktart: B�cher.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo

Descriptive Modelling and Pattern Discovery in Spatial Data Mining : Regionalisation and Association Rule Mining

Editor

LAP LAMBERT Academic Publishing

Fecha de publicaci�n

2011

Idioma

Ingl�s

ISBN 10

3846592153

ISBN 13

9783846592151

Encuadernaci�n

Encuadernaci�n de tapa blanda

Estado

Hervorragend

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B�cher

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Sinopsis

The explosive growth of spatial data and the widespread use of spatial databases put emphasis on the extraction of interesting and implicit knowledge such as the spatial pattern or other significant mode not explicitly stored in the spatial databases. Knowledge discovery in large spatial database is important for the extraction of implicit knowledge. Spatial relations or other patterns are not explicitly stored in spatial database. Traditional Data mining techniques are not efficient and effective to mine the spatial data due to its unique features such as spatial dependency, heterogeneity, spatially aggregated data etc. Thus, new and efficient mining methods are needed to discover knowledge from large spatial databases. A descriptive modeling technique for georeferenced data is discussed and it is also used to solve the regionalization problem. Multi Level Multi Dimensional is an important aspect for Spatial Data. The Multi Level Multi Dimensional pattern discovery on spatial data is presented here. Mining the trajectory data or mobility data is an emerging area of research. The Trajectory data classifier which is based on the Nearest Neighbor is introduced.

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