空间数据挖掘作为当前数据挖掘的重要研究方向之一，是从空间数据库中发现隐含规则、知识或其它模式的过程。地理信息系统(GIS)是一种以空间数据库为中心的计算机系统，研究地理并为地理决策提供服务。把数据挖掘与知识发现和地理信息系统相结合，合理利用GIS的存储、管理和分析空间数据功能，将空间数据挖掘与GIS相结合，把GIS中的空间数据变为有用的知识，这对于海量的空间数据的有效处理、地理信息系统智能化水平的提高、提供有力的工具分析全球与区域地理信息具有重要的实际意义。本文分析了空间数据挖掘和地理信息系统，努力寻找从交通流中发现规则的有效途径。本文首先介绍了空间数据挖掘和地理信息系统的背景与现状。其次，分别介绍了空间数据挖掘的概念、基本过程和方法与地理信息系统的定义、功能和发展动态。然后，分析了空间聚类方法——ESCA-TF，并对其聚类结果进行实验分析。基于上述方法和研究，对交通数据进行聚类分析，并提出了一种智能交通系统模型，让城市各级部门和民众随时随地掌握城市中各条道路的交通情况，合理做出规划计划。