聚落考古研究所需要处理的数据信息十分庞杂，特别是作为考古学的恒久课题之一的时空问题，更是一个复杂的概念。它和人类的文化模式具有深层联系，这使得传统的考古学空间分析方法难以整合、处理这些复杂的考古时空信息。而空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取隐含知识、空间关系或非显式存储在数据库中有意义的特征或模式。该技术在理解空间数据、获取空间与非空间数据间内在关系方面具有独特的优势。 基于考古学传统研究方法的缺陷和空间数据挖掘的优势，本文把空间数据挖掘技术引入到聚落考古的时空问题研究中去，对郑洛地区四个连续文化时期的聚落进行数据挖掘，旨在发现隐藏在大量数据背后的聚落空间分布规律以及聚落的时空演变规律。 本文阐述了决策树分类、空间聚类、空间分析等空间数据挖掘的相关理论与方法，分析了空间数据挖掘的基本过程，并对具体的空间挖掘算法进行深入研究。利用GIS组件SuperMap Objects，开发实现了基于连续文化序列的空间数据挖掘系统，运用此系统对郑洛地区四个连续文化时期的聚落进行了数据挖掘，提取了空间分类规则、空间聚类规则，并在此基础上进行了对比分析，得出郑洛地区史前聚落的空间分布规律和初步的时空演变规律。 (1)通过决策树分类分析，提取了遗址面积分类规则，并根据这些分类规则和聚落的空间分布情况对四个文化时期的I级聚落进行对比分析，得出了I级聚落的空间分布特点和时空演变规律，即I级聚落中的一些特大面积的聚落朝着中心聚落的方向发展。 (2)通过K-means聚类分析，提取了聚落遗址的空间聚类规则，发现了在仰韶后期和龙山时期中靠近区域中心的大多是I级或Ⅱ级聚落，这些聚落类似于“中心位置理论”模型中的“中心”，同时又靠近河流，交通便利，具有中心聚落的多个特点，为日后成为王都打下了基础。 (3)运用空间分析理论，进行了聚落位置与河流关系的分析，把空间距离作为最重要的分析因子，得出了郑洛地区四个文化时期60％以上的聚落遗址都落在水系4km半径的缓冲区之内，这说明了在史前社会，人类居住地的选择策略是为了取得充沛的水源和方便的交通条件而趋近于河流。 (4)通过对郑洛地区四个时期聚落遗址点的高程分析，发现了大部分聚落遗址点的高程位于100米到300米之间，而高程值小于100米的遗址点不足10％，并且四个文化时期遗址点的平均高程值都在280米左右。这说明了在史前社会，人类对于居住地高程的选择有一定的要求的，即居住地选择的过高则生活和交通都不方便，而居住地选择的过低则有被洪水淹没的危险等。 (5)最后对郑洛地区四个文化时期的聚落进行数量增长分析，得出了郑洛地区聚落个数由早到晚呈几何状不断攀升的趋势。