【摘 要】
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地理空间数据指的是带有显式地理位置信息的数据,此类数据通常是多源、多变量的,其各变量之间的因果关系是位置相关的、异构的及多面性的,这给多变量地理空间数据的分析带来
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地理空间数据指的是带有显式地理位置信息的数据,此类数据通常是多源、多变量的,其各变量之间的因果关系是位置相关的、异构的及多面性的,这给多变量地理空间数据的分析带来了很大的挑战.文中基于贝叶斯网络,针对地理空间数据提出了一种新颖的可视分析方法.首先,文中用一种启发式的方法对原始的多变量地理空间数据进行离散化,将连续的变量转换成离散的变量;然后,该方法对离散化之后的数据进行训练,得到相应的贝叶斯网络模型;接着,该方法针对贝叶斯网络模型的拓扑结构、条件概率表及数据本身基于地理位置的分布关系等分别设计了可视化视图
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