数据挖掘技术在耕地变化及驱动力分析研究中扮演着重要的角色。通过应用数据挖掘技术，研究者可以更深入地理解耕地变化的驱动因素，进而为耕地保护政策的制定和实施提供科学依据。以下是对文章《数据挖掘在耕地变化及驱动力分析研究中的应用.pdf》中所涉及知识点的详细解读。
数据挖掘本身是一种从大量数据中提取有用信息和知识的过程。它通常涉及多个步骤，包括数据收集、数据清洗、数据探索、建模、评估和知识呈现。在耕地变化研究中，数据挖掘的目的是为了识别和分析影响耕地变化的各种驱动力。
主成分分析（PCA）是一种统计技术，用于数据降维，即通过转换使得原来数据中多个相关变量转化为少数几个不相关变量，而这些少数变量可以反映原始数据中的大部分信息。在耕地变化的分析中，主成分分析能够帮助研究者从众多可能的驱动因子中筛选出最关键的几个，这样可以简化模型，并减少后续分析的复杂度。
文章中提到的耕地变化主要分为稳定期、缓慢增长期和快速增长期三个阶段，这种划分基于对商河县耕地面积变化的数据分析。通过收集2003年以来的相关统计数据，研究者可以将耕地面积变化与时间联系起来，并从中识别出变化的趋势和特点。
在建立耕地动态变化驱动因素的指标体系时，研究者根据主成分分析的要求，选取了20个指标因子，包括耕地面积、劳动力数量、国内生产总值等社会经济因素，以及农业产值、林业产值等自然因素。这些指标的选择是基于它们对耕地变化的潜在影响，以及数据的可获取性。
通过相关性分析，研究者可以探究这些指标因子与耕地面积变化之间的关系。具体来说，原始数据的标准化处理是必要的，因为不同的指标数据可能具有不同的量纲和数量级，这会影响分析结果的准确性。标准化处理后的数据可以使用统计软件（如SPSS）来计算相关系数，从而识别出与耕地面积变化显著相关的指标因子。
文章的结论指出，诸如年末总人口、农民人均纯收入、国内生产总值等指标与耕地面积的变化有显著的相关性。这些发现对于政策制定者来说具有重要意义，因为它们指出了需要重点关注的社会经济因素，有助于制定更为有效的耕地保护和土地利用规划政策。
此外，文章还提到了作者黄福礼的研究方向是计算机应用技术。这说明数据挖掘在耕地变化及驱动力分析研究中的应用也得益于计算机科学的进步，特别是数据处理和分析技术的发展。黄福礼的研究工作表明，计算机应用技术在农业和土地资源管理领域具有广阔的应用前景。
《数据挖掘在耕地变化及驱动力分析研究中的应用.pdf》一文强调了数据挖掘技术在耕地变化分析中的重要性，并通过具体的案例研究展示了如何应用主成分分析和相关性分析来识别影响耕地变化的关键驱动因子。这些研究结果对于指导实际的耕地保护工作、促进土地资源的合理利用和可持续发展具有重要的参考价值。
