空间数据分析教程

环境与社会科学的数据多存在于地理空间之中，空间数据分析方法是分析挖掘地理空间数据信息和知识的有效手段。本书包括了空间探索性分析、空间统计学、机器学习和时空分析，以及空间分析软件包和案例数据等内容。本书介绍的各种方法和模型均附有真实案例和数据，以及软件和数据下载地址和操作步骤，读者可以按照书中描述重复这一过程，然后输入自己的数据迅速得到自己的计算结果。阅读本书只需要概率统计的基本知识即可。

目录 第二版前言 第一版前言 引论 1 0.1 举例 1 0.2 空间数据分析理论体系 5 0.3 模型选择与效果评估 6 0.4 本书结构 7 第一篇 空间探索性分析 第1章 GIS 简介 10 1.1 案例 10 1.2 GIS 原理 13 1.3 ArcGIS 软件使用步骤 16 第2章 地图分析 21 2.1 意念地图 21 2.2 图形分析 22 2.3 图谱分析 25 第二篇 空间统计学 第3章 空间总体特性 30 3.1 空间自相关性 31 3.2 空间分层异质性 38 3.3 可变面元问题 42 3.4 小结 43 第4章 空间抽样 45 4.1 空间简单随机抽样 48 4.2 空间系统抽样 49 4.3 空间分层抽样 50 4.4 空间三明治抽样 53 4.5 “三位一体”空间抽样理论 56 第5章 空间插值 61 5.1 核密度估计 61 5.2 趋势面 64 5.3 反距离加权法 66 5.4 Kriging 方法 69 5.5 CoKriging 方法 71 5.6 三明治插值 75 5.7 “3G”方法 77 第6章 空间格局 82 6.1 空间点格局 82 6.2 空间热点 90 6.3 空间分异 96 第7章 空间回归 97 7.1 通用模型 97 7.2 空间滞后模型 97 7.3 空间误差模型 100 7.4 地理加权回归(GWR) 101 第8章 地理探测器 107 8.1 原理 107 8.2 软件 110 8.3 案例 111 8.4 讨论和结论 117 第三篇 机器学习 第9章 决策树与随机森林 122 9.1 原理 122 9.2 案例 123 9.3 数学模型 129 第10章 贝叶斯网络推理 131 10.1 原理 131 10.2 案例 132 10.3 数学模型 139 第11章 深度学习 141 11.1 原理 141 11.2 案例 142 第12章 粗糙集 147 12.1 原理 147 12.2 案例 148 12.3 数学模型 154 第13章 支持向量机 156 13.1 原理 156 13.2 案例 156 13.3 数学模型 160 第14章 粒子群算法 161 14.1 原理 161 14.2 案例 161 14.3 数学模型 166 第15章 期望最大化算法 168 15.1 原理 168 15.2 案例 168 15.3 数学模型 177 第四篇 时 空 分 析 第16章 EOF 和小波分析 180 16.1 原理 180 16.2 案例 181 16.3 数学模型 191 第17章 贝叶斯最大熵 194 17.1 原理 194 17.2 案例 194 17.3 数学模型 200 第18章 贝叶斯层次模型 202 18.1 原理 202 18.2 案例 203 18.3 数学模型 209 第19章 地理演化树模型 211 19.1 原理 211 19.2 案例 212 19.3 讨论 219 第20章 Genbank 序列时空进化分析 221 20.1 序列收集与比对 221 20.2 进化分析 225 20.3 时空进化过程可视化 235 概念 238 参考文献 241 附录 附录A 空间统计学软件包 252 A1 GeoDa：空间统计分析软件 252 A2 CrimeStat：空间聚类软件 253 A3 WinBUGS 和GeoBUGS：贝叶斯层次建模软件 254 A4 SatScan：空间扫描软件 257 A5 Geodetector：地理探测器软件 258 A6 SSSI：空间抽样与统计推断软件 259 附录B 机器学习软件包 262 B1 Bayesian Belief Network：贝叶斯网络推理软件 262 B2 Rosetta：粗糙集计算软件 263 B3 SPSS：数据统计软件 264 B4 Weka：数据挖掘软件 265 B5 PSO/ACO2：粒子群算法软件 265 B6 MATLAB：科学计算软件 266 B7 MiniTab：智能统计分析软件 267 B8 BMEGUI：贝叶斯最大熵软件 267 B9 地理演化树模型 267 B10 BEAST：科学计算软件 268 B11 R：数据分析和图形显示的程序设计环境 269 附录C 数据集(Excel 和GIS 格式) 270

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