CHƢƠNG 1 MỞ ĐẦU
2.3. Khai phá dữ liệu không gian
2.3.3. Một số ứng dụng của khai phá dữ liệu không gian
Như đã trình bày ở phần 2.2.3 về các phương pháp khai phá dữ liệu, phân cụm dữ liệu thuộc lớp bài toán khai phá dữ liệu theo hướng mô tả.
Phương pháp khai phá dữ liệu không gian được sử dụng trong nhiều ứng dụng liên quan đến dữ liệu không gian. Trong đó, có nhiều ứng dụng khai phá dữ liệu không gian sử dụng tiếp cận phân cụm, một số bài toán mà phân cụm dữ liệu không gian có thể giải quyết như:
Giám sát tội phạm: Phân cụm các điểm nóng tội phạm để bố trí các trạm an ninh
và lực lượng cảnh sát.
Phân tích xu thế
- Phân tích dữ liệu địa hình và thủy văn, phân cụm các vùng theo độ đo mức tương đồng về điều kiện thủy văn, địa hình để tìm ra hướng dòng chảy trong trường hợp xảy ra ngập lụt ở một vùng.
- Phân tích xu thế biến động giá bất động sản, nhà cho thuê căn cứ trên các thông tin về tỷ lệ thất nghiệp, lương trung bình, mật độ dân cư…
Hình 13: Phân cụm polygon để phân tích xu thế giảm giá trung bình nhà cho thuê xung quanh một khu vực ở Regensburg [ESKS01]
Dự báo thời tiết, xói mòn: phân tích ảnh mây vệ tinh, dự báo mưa. Phân tích dữ
liệu thủy văn, lưu lượng nước, loại đất, lưu vực sông để dự báo xói mòn, sạt lở đất lưu vực sông.
Đồ họa máy tính: dò tìm các lỗi bề mặt vật thể, khái quát hóa mô hình 3D
Nghiên cứu Trái đất: Sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh, ảnh viễn thám để phân tích loại
đất, vùng mây bao phủ, vùng ô nhiễm, vùng nguy cơ cháy rừng…
Hình 15: Phân cụm dữ liệu ảnh viễn thám thu được theo sự tổ hợp tín hiệu của 5 kênh màu của 5 ảnh viễn thám vùng ven biển California [ESKS01]
Môi trường: tìm các vùng đất gần lưu vực sông, có đặc điểm thủy văn tương đồng
với lưu vực sông để khoanh vùng các nguy cơ ô nhiễm nước sông.
Hình 16: Phân tích thủy hệ tại vùng Nebraska, Hoa Kỳ [JOS11]
Quản lý và lập kế hoạch các dịch vụ công cộng: Phân cụm chuỗi nhà hàng, siêu
thị, điểm tiện ích để chọn vị trí đặt các điểm tiện ích mới.
Quản lý đất đai: Phân cụm dữ liệu đất nông nghiệp, khu công nghiệp để quy hoạch đất tái định cư.
Nông nghiệp: Phân tích dữ liệu khí tượng thủy văn: lượng mưa, nhiệt độ và dữ liệu
Quản lý hành chính: phân tích các thông tin thống kê về cộng đồng như tỷ lệ trẻ
sinh mới, tỷ lệ người về hưu…để tái phân bố các nhà hộ sinh, nhà trẻ, nhà dưỡng lão…
Hình 17: các địa phương có tỷ lệ người nghỉ hưu cao [ESKS01]
Như đã đề cập ở chương mở đầu, mục tiêu của luận văn này là nghiên cứu một số phương pháp kỹ thuật phân cụm không gian, đồng thời, ứng dụng phân cụm không gian trong một bài toán cụ thể là bài toán tìm vị trí tối ưu lắp đặt các máy ATM trong nội thành Hà Nội. Do đó, nội dung của chương tiếp theo sẽ đề cập một số phương pháp phân cụm dữ liệu nói chung và phân cụm dữ liệu không gian nói riêng, đồng thời tập trung xem xét và khảo sát một vài thuật toán đã được sử dụng trong phân cụm dữ liệu không gian, làm định hướng lựa chọn giải pháp cài đặt thuật toán phân cụm trong chương trình thử nghiệm.