摘要：对常用的空间数据挖掘方法进行分析,认为常用的统计学方法对数据的限制较多,且计算量较大,在应用中有一定的局限性.与此相反,神经网络方法由于其固有的自学习能力和抗干扰能力,在空间数所挖掘领域有着广泛的应用前景.最后在空间数据挖掘领域引入GSOM网络,用于空间聚类,通过实例证明,效果较好.

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