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引论1

0.1 举例1

0.2 空间数据分析理论体系5

0.3 模型选择与效果评估6

0.4 本书结构7

第一篇 空间探索性分析10

第1章 GIS简介10

1.1 案例10

1.2 GIS原理13

1.3 ArcGIS软件使用步骤16

第2章 地图分析21

2.1 意念地图21

2.2 图形分析22

2.3 图谱分析25

第二篇 空间统计学30

第3章 空间总体特性30

3.1 空间自相关性31

3.2 空间分层异质性38

3.3 可变面元问题42

3.4 小结43

第4章 空间抽样45

4.1 空间简单随机抽样48

4.2 空间系统抽样49

4.3 空间分层抽样50

4.4 空间三明治抽样53

4.5 “三位一体”空间抽样理论56

第5章 空间插值61

5.1 核密度估计61

5.2 趋势面64

5.3 反距离加权法66

5.4 Kriging方法69

5.5 CoKriging方法71

5.6 三明治插值75

5.7 “3G”方法77

第6章 空间格局82

6.1 空间点格局82

6.2 空间热点90

6.3 空间分异96

第7章 空间回归97

7.1 通用模型97

7.2 空间滞后模型97

7.3 空间误差模型100

7.4 地理加权回归（GWR）101

第8章 地理探测器107

8.1 原理107

8.2 软件110

8.3 案例111

8.4 讨论和结论117

第三篇 机器学习122

第9章 决策树与随机森林122

9.1 原理122

9.2 案例123

9.3 数学模型129

第10章 贝叶斯网络推理131

10.1 原理131

10.2 案例132

10.3 数学模型139

第11章 深度学习141

11.1 原理141

11.2 案例142

第12章 粗糙集147

12.1 原理147

12.2 案例148

12.3 数学模型154

第13章 支持向量机156

13.1 原理156

13.2 案例156

13.3 数学模型160

第14章 粒子群算法161

14.1 原理161

14.2 案例161

14.3 数学模型166

第15章 期望最大化算法168

15.1 原理168

15.2 案例168

15.3 数学模型177

第四篇 时空分析180

第16章 EOF和小波分析180

16.1 原理180

16.2 案例181

16.3 数学模型191

第17章 贝叶斯最大熵194

17.1 原理194

17.2 案例194

17.3 数学模型200

第18章 贝叶斯层次模型202

18.1 原理202

18.2 案例203

18.3 数学模型209

第19章 地理演化树模型211

19.1 原理211

19.2 案例212

19.3 讨论219

第20章 Genbank序列时空进化分析221

20.1 序列收集与比对221

20.2 进化分析225

20.3 时空进化过程可视化235

概念238

参考文献241

附录252

附录A 空间统计学软件包252

A1 GeoDa：空间统计分析软件252

A2 CrimeStat：空间聚类软件253

A3 WinBUGS和GeoBUGS：贝叶斯层次建模软件254

A4 SatScan：空间扫描软件257

A5 Geodetector：地理探测器软件258

A6 SSSI：空间抽样与统计推断软件259

附录B 机器学习软件包262

B1 Bayesian Belief Network：贝叶斯网络推理软件262

B2 Rosetta：粗糙集计算软件263

B3 SPSS：数据统计软件264

B4 Weka：数据挖掘软件265

B5 PSO/ACO2：粒子群算法软件265

B6 MATLAB：科学计算软件266

B7 MiniTab：智能统计分析软件267

B8 BMEGUI：贝叶斯最大熵软件267

B9 地理演化树模型267

B10 BEAST：科学计算软件268

B11 R：数据分析和图形显示的程序设计环境269

附录C 数据集（Excel和GIS格式）270