面状数据是最常见的地学数据之一,其应用十分广泛。以往对地学数据模型中的点状数据研究较多,但对面状数据的研究没有给予足够的重视,利用空间数据的挖掘工具如空间聚类等对面状数据研究的更是少见。论文主要以区域社会经济数据为例对面状数据进行了相关的研究。 本论文的主要工作如下: (1) 论文对近年来空间聚类的相关研究做了回顾,并总结了数据分级的方法和传统的区域差异分析的常用指标。 (2) 总结了面状社会经济数据的分析框架,其集成了常规统计分析(如表格分析、直方图分析)和空间数据挖掘方法(如空间聚类、混合密度分解算法),是基于图模式的社会经济数据空间分析方法体系 (3) 论文利用不打破空间拓扑邻接关系的空间聚类对面状数据进行了聚类分析,并和基于空间距离的聚类结果进行了对比,发现前者的聚类结果可以是不规则的形状,且每类所含的多边形都具有邻接关系,而后者的结果不具备这些特点,其结果趋于球状。 (4) 利用差异键的概念对面状数据进行了初步的分析,得到了区域差异键单元类型图,利用无向差异键的断键进行了区域的聚类得到了区域的分级指标和分级图。