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法学使用统计技术进行空间数据挖掘怎么样？
统计空间数据分析一直是探索空间数据和分析地理数据的一种著名技术。地统计学与连续地理区域相关，而空间统计学与离散空间相关。
在一个管理非空间记录的统计模型中，人们通常认为不同数据区域之间存在统计独立性。然而，与传统数据集不同，空间分布数据之间不存在这种独立性，因为实际上，空间对象往往相互关联，或者更准确地说，空间上共处，即两个对象的位置越接近，它们共享相同属性的可能性就越大。
例如，自然资源、气候、温度和经济状况在地理位置相近的区域往往相同。人们甚至将其视为地理学第一定律——任何事物都与其他任何事物相关，但邻近的事物比孤立的事物更相关。
这种邻近空间之间紧密相互依赖的特征导致了空间自相关的概念。基于这个概念，空间统计建模方法取得了更好的成功。
空间数据挖掘将发展空间统计分析技术，并将其改进为大量的空间数据，更加注重有效性、可扩展性、与数据库和数据仓库系统的协作、增强的客户交互以及新知识技术的发现。
空间数据库保存了大量的空间相关数据，包括地图、预处理的遥感或医学影像记录以及VLSI芯片设计数据。
空间数据库具有一些与关系数据库不同的特征。它们携带拓扑和距离数据，通常由复杂的、多维空间索引体系结构组织，这些体系结构是由空间数据访问方法创建的，并需要空间推理、几何计算和空间知识表示方法。
空间数据挖掘定义了从空间数据库中提取知识、空间关系或其他未明确保存的有趣模式。这种挖掘需要将数据挖掘与空间数据库技术相结合。它可用于学习空间记录、发现空间关系以及空间记录和非空间记录之间的关系、构建空间知识库、重组空间数据库以及优化空间查询。
空间数据挖掘的一个核心挑战是探索高效的空间数据挖掘技术，因为空间数据量很大，并且空间数据类型和空间访问方法很复杂。统计空间数据分析一直是探索空间数据和分析地理数据的一种著名技术。
地统计学与连续地理空间相关，而空间统计学与离散空间相关。在一个管理非空间记录的统计模型中，人们通常认为不同数据区域之间存在统计独立性。
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