基于最近邻优先的空间例外挖掘算法研究及应用的中期报告1.研究背景随着数据规模的不断增大和数据类型的不断丰富，传统的数据挖掘技术已经无法满足实际应用中对于复杂数据的挖掘需求。空间数据实例是其中一种具有重要意义的数据类型，而空间例外挖掘是其中重要的一个领域。传统的空间例外挖掘算法主要关注单一属性的例外挖掘，而基于最近邻优先的空间例外挖掘算法能够更好地挖掘多属性空间数据中的例外。2.研究内容本研究针对基于最近邻优先的空间例外挖掘算法进行深入研究，包括以下内容：（1）对现有基于最近邻优先的空间例外挖掘算法进行分析，总结其优缺点；（2）提出一种改进的基于最近邻优先的空间例外挖掘算法，该算法采用了一种新的空间分割策略，能够更好地挖掘空间数据中的例外；（3）针对所提出的算法进行实验研究，验证其有效性和性能。3.研究方法本研究采用实验方法进行验证，具体包括以下步骤：（1）选取一组常用的空间数据集，包含不同属性和不同规模的数据集；（2）实现现有基于最近邻优先的空间例外挖掘算法，并针对其进行性能评测；（3）提出改进的算法，并进行实现和性能评测；（4）比较现有算法和改进算法的挖掘效果和性能表现，分析改进算法的优缺点。4.研究意义本研究对于改进现有的空间例外挖掘算法、提高空间数据挖掘的效率以及改进多属性数据的例外挖掘能力具有重要意义。同时，本研究对于空间数据挖掘领域的学者和工程师提供了一种思路和方法。