Spatial Data Analysis and Mining

课程简介

空间数据介绍 • 空间数据的获取与预处理 数据清洗、校准与整合 • 探索性空间数据分析与可视化 • 描述性与回归分析 空间数据的描述性统计 地理加权回归 • 点数据模式分析 方格估计K函数 • 网络分析 可达性测量 最短路径算法 • 区域数据模式分析 全局空间依赖性 局部空间依赖性 • 空间插值与表面分析 基于距离的插值 地质统计方法 • 空间数据挖掘 分类 聚类 变化检测 机器学习方法 人工智能方法

学习目标

1. 使学生了解空间数据分析与挖掘的基本概念。 2. 使学生掌握空间数据分析与挖掘的方法，包括分类、聚类分析、模式分析、网络分析。 3. 使学生能够正确应用空间数据分析与挖掘技术解决实际问题。

先修要求

AMA2111 数学 I & COMP1011 程序设计基础 / COMP1012 程序设计基础与应用

教学模式

1. 通过讲授解释理论和方法论； 2. 实验课和一个小的个人项目，以强化讲授的理论和方法论，使学生能够更深入地理解原理和技术，获得解决实际问题的能力，培养批判性思维； 3. 设计一个团队项目，以增强批判性思维、团队精神、解决问题的能力、领导力和演讲能力。