空间关联规则挖掘的关键：获取有趣规则的算法

空间关联规则通常可分为两种：布尔型关联规则和多值关联规则。多值关联规则比较复杂，一种方便的办法就是将它转换为布尔型关联规则。空间关联规则挖掘包括如图3-1所示的5个步骤：

第一步，在土地利用集成数据库中进行数据准备与清理。

第二步，设定阈值。设定最小支持度阈值min_sup和最小置信度阈值min_con。

第三步，获取有趣的空间关联规则。根据关联规则挖掘的算法找出所有支持度大于或等于最小支持度min_sup的所有频繁项集。根据频繁项集生成所有置信度大于或等于置信度的有趣规则，也称为强规则。

第四步，判断规则是否合适。如果生成的规则过多或过少，则返回第二步需要对支持度阈值和置信度阈值进行调整，并重新生成有趣规则。(www.xing528.com)

第五步，空间关联规则的理解。

在挖掘出关联规则后，还可以对规则进行表达，并结合领域专业知识对关联规则的意义进行解释和理解，这样才能体现出有意义的规则的含义(秦昆，2004；李德仁，2006)。

图3-1　空间关联规则挖掘的步骤

在上述5个步骤中，最繁杂、最耗时的工作是获取有趣规则的工作，并且这一过程的算法也最为复杂，很多空间关联规则的算法也是针对这一步骤提出的，这也是研究的重点。生成关联规则的工作比较简单，但是在这一步骤中需要避免过多的、冗余的规则生成，因此这也是空间关联规则挖掘的关键，它直接决定了挖掘结果的质量。其他步骤可以认为是一些相关的辅助性的步骤。