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Depth data research of GIS based on clustering analysis algorithm

机译：基于聚类分析算法的GIS深度数据研究

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The data of GIS have spatial distribution. Geographic data has both spatial characteristics and attribute characteristics, and also changes with time. Therefore, the amount of data is very large. Nowadays, many industries and departments in the society are using GIS. However, without proper data analysis and mining scheme, GIS will not exert its maximum effectiveness and will waste a lot of data. In this paper, we use the geographic information demand of a national security department as the experimental object, combining the characteristics of GIS data, taking into account the characteristics of time, space, attributes and so on, and using cluster analysis algorithm. We further study the mining scheme for depth data, and get the algorithm model. This algorithm can automatically classify sample data, and then carry out exploratory' analysis. The research shows that the algorithm model and the information mining scheme can quickly find hidden depth information from the surface data of GIS, thus improving the efficiency of the security department. This algorithm can also be extended to other fields.
机译：GIS数据具有空间分布。地理数据既具有空间特征又具有属性特征，并且会随着时间而变化。因此，数据量非常大。如今，社会上许多行业和部门都在使用GIS。但是，如果没有适当的数据分析和挖掘方案，GIS将不会发挥最大的效力，并且会浪费大量数据。本文以国家安全部门的地理信息需求为实验对象，结合GIS数据的特征，考虑时间，空间，属性等特征，并采用聚类分析算法。我们进一步研究了深度数据的挖掘方案，并得到了算法模型。该算法可以自动对样本数据进行分类，然后进行探索性分析。研究表明，该算法模型和信息挖掘方案可以从GIS的地表数据中快速找到隐藏的深度信息，从而提高了安全部门的效率。该算法也可以扩展到其他领域。

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