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Spatial-Data-Mining

Spatial Data Mining ist der Entdeckungsprozess der interessanten und vorher unbekannten, aber m�glicherweise n�tzlichen Muster von den gro�en r�umlichen Datens�tzen.
Die interessanten und n�tzlichen Muster von den r�umlichen Datens�tzen zu extrahieren, ist schwerer als die entsprechenden Muster aus traditionellen numerischen und kategorischen Daten.
Aus diesem Grund gibt ist ein Reihe an neuen bzw. speziell f�r das Spatial Data Mining angepasste Methoden.

Methoden:
1.Spatial Clustering
2.R�umliche Klassifikation
3.R�umliche Assoziationsanalyse
4.Spezielle Spatial Data Mining-Methoden
a) Co-Location Analyse
b) R�umliche Trend Analyse

Kategorie: Geodatenbanken, S

Quellen:
- Gaebler, http://www.imn.htwk-leipzig.de/~kudrass/Lehrmaterial/Oberseminar/2010/10-Spatial_Data_Mining-Gaebler.pdf
- Serkan K���koğlu, http://www.bwl-wi.org/publications/_213.pdf
- Antti Leino, http://www.cs.helsinki.fi/u/leino/opetus/spatial-k07/slides-3-6.pdf
- Inci Aksoy, http://www.bwl-wi.org/publications/_189.pdf