复共线性空间数据回归模型挖掘算法及其实现

英文篇名：Implementation of Mining Algorithm for the Regression Model Based on Spatial Multicollinearity Data
中文刊名：四川大学学报(自然科学版)
英文刊名：Journal of Sichuan University (Natural Science Edition)
作者：元昌安 ; 唐常杰 ; 谢方军 ; 王锦
英文作者：YUAN Chang-an~(1 ; 2) ; TANG Chang-jie~1 ; XIE Fang-jun~1 ; WANG Jin~3 (1.College of Computer Science ; Sichuan University ; Chengdu 610064 ; China ; 2.Department of Information Technology ; Guangxi Teachers' College ; Nanning Guangxi 530001 ; China ; 3.Computer Center of China West Normal University ; Nanchong Sichuan 637002 ; China)
中文关键词：复共线性 ; 空间数据 ; 回归模型 ; 数据挖掘算法
英文关键词：multicollinearity ; spatial data ; regression model ; data mining algorithm
出版日期：2004-02-28
机构：四川大学计算机学院,四川大学计算机学院,四川大学计算机学院,西华师范大学计算中心成都610064,广西师范学院信息技术系,南宁530001 ,成都610064 ,成都610064 ,四川南充637002
年：2004
期：01
出版单位：四川大学学报(自然科学版)

摘要

对复共线性空间数据回归模型的挖掘算法进行了研究,主要贡献包括:(1)提出了ε 复共线性的概念;(2)给出不满足不相关假设情况下的新算法;(3)空间分析中将预测模型的挖掘和GIS等技术进行融合,进而促进空间统计学的更广泛应用;(4)给出ε MCL(ε 复共线性模型回归系数估计)算法.(5)在SQLServer2000AnalysisServices平台上融合GIS技术实现了新算法,作了实验验证和性能分析.
The mining algorithms are studied for the regression model based on spatial multicollinearity data. The main contribution of this work includes: (1) Proposes the concept of ε-multicollinearity spatial data; (2) provides a new algorithm without hypothesis of irrelevance; (3)Integrates the mining of regression model with GIS technology and other technology on spatial analysis to promote more broad application of spatial statistics; (4) Proposes new algorithm ε-MCL(ε-multicollinearit)algorithm. (5)implements the new algorithrm over SQL server 2000 analysis services plus GIS plateform and gives experiments and performance analysis.

引文

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