时空数据挖掘

CSC-791-空间数据挖掘空间/时间数据挖掘代码

时空数据挖掘的资源挺多，但这个Python 版时空大数据交通挖掘可视化真的还不错。里面的代码结构清爽，逻辑也比较好懂，像交通流量、预测拥堵这些场景，用它挺顺手的。 时空异常检测用的AnomalyDetector MATLAB 代码也值得一试，非参数方法，跑得还挺快。适合用来监测一些突发异常，比如交通事故或者环境异常。 如果你对时空数据的高效感兴趣，时空专用引擎 V7 数据调度组件可以了解一下，调度速度快，数据量大也能扛，适合实时数据场景。 想搞时空模式发现的话，可以直接去看CSC-791 时空数据挖掘代码，里面有现成的模式发现方法，写得比较实用，改一改就能用。 另外，像网络热点事件时空演化与可

利用GPS数据与图像数据相结合，开展时空数据挖掘。

当前库包含通用关联规则挖掘框架（GARMF），支持从事务、空间数据集和时空数据集中挖掘关联规则，并支持增量挖掘。另外还包括规则过滤库（RFL）和规则评估库。此外，还提供了DAP-Shell、GARMF和RFL的GUI界面。

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

数据挖掘与统计学的结合挺有意思的。这里的关键是将一些看起来复杂的技术—比如统计学、人工智能、数据库等—给封装起来，让不用掌握那些复杂的数学模型，也能轻松完成数据挖掘的任务。其实，数据挖掘不仅仅是统计，它还涵盖了更多的算法和技术。如果你对这方面有兴趣，肯定能从中找到不少有趣的应用场景。比如你可以运用数据挖掘算法来做一些预测，找出潜在的规律。嗯，确实，多数据挖掘算法都源自统计学，像 KDD 就是其中一个典型的例子。如果你想更深入了解数据挖掘，相关的文章也能你从不同角度看问题。

数据挖掘入门 本章深入浅出地探讨数据挖掘的核心概念，涵盖常用算法和方法，并回顾其发展历程，为读者构建坚实的基础。

数据挖掘原理 这是一本针对数据挖掘领域的入门书籍，英文版，适合初学者学习基础知识。书中包含详细的目录，方便读者查阅相关内容。