基于VC++6.0和MapObject2.0组件技术设计，开发了一个可视化交互空间数据挖掘的原型系统VGC（visual geo-classify），并用实例数据对系统性能和算法、规则有效性进行了验证。结果表明，该原型系统是一个适用的、可扩展的可视化交互空间数据挖掘工具。
### 可视化交互空间数据挖掘原型系统设计与实现
#### 概述
本文介绍了一种基于VC++6.0和MapObject2.0组件技术的可视化交互空间数据挖掘原型系统——VGC（Visual Geo-Classify）。该系统旨在提供一种有效的工具来处理复杂的空间数据，并通过直观的用户界面辅助决策过程。
#### 技术背景
空间数据挖掘是GIS领域的一个重要分支，它主要涉及从大量的空间数据集中提取有用的信息和模式。随着地理信息系统(GIS)和数据库技术的发展，空间数据挖掘已成为解决实际问题的关键手段之一。本文所使用的两种关键技术分别是VC++6.0和MapObject2.0组件。
- **VC++6.0**：Microsoft Visual C++ 6.0是一款强大的集成开发环境(IDE)，用于C/C++程序的开发。它提供了丰富的开发工具和库支持，使得开发者能够高效地构建复杂的软件系统。
- **MapObject2.0**：MapObjects是由ESRI提供的用于地图显示、空间数据分析及GIS应用开发的组件库。MapObjects能够方便地集成到应用程序中，提供地图绘制、查询分析等功能。
#### 系统设计
VGC系统的设计采用了模块化结构，主要包括以下几个关键部分：
1. **数据导入模块**：支持多种格式的空间数据导入，如Shapefile、GIS数据库等，确保了系统的灵活性和实用性。
2. **数据预处理模块**：进行数据清洗、转换等操作，为后续的数据挖掘做准备。
3. **空间数据挖掘模块**：利用决策树和贝叶斯网络等算法进行空间数据挖掘，提取有价值的信息和模式。
4. **可视化模块**：提供直观的图形用户界面，用户可以通过交互式操作查看挖掘结果，并进行进一步的探索和分析。
5. **结果输出模块**：将挖掘得到的结果以报告或图表的形式输出，便于用户理解和分享。
#### 算法与技术
在VGC系统中，采用了两种主要的数据挖掘算法：决策树和贝叶斯网络。
- **决策树**：是一种常用的数据挖掘方法，用于分类和预测。它通过递归地分割数据集来建立一棵树形结构，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶子节点代表一种类别或预测值。决策树的优势在于其模型易于理解和解释。
- **贝叶斯网络**：是一种基于概率论的图形模型，用于表达变量之间的条件依赖关系。通过构建网络结构并计算各个节点的概率分布，可以进行有效的推理和预测。贝叶斯网络特别适用于处理不确定性问题。
#### 实例验证
为了验证系统的有效性和稳定性，作者使用了一系列实例数据进行了测试。这些实例涵盖了不同类型的地理数据，包括但不限于土地覆盖分类、城市规划等领域。通过对这些数据的挖掘和分析，系统成功地展示了其在空间数据挖掘方面的强大功能。实验结果显示，VGC系统不仅能够有效地执行数据挖掘任务，还能够提供高质量的可视化结果，帮助用户更好地理解数据背后的意义。
#### 结论
本文提出的VGC系统是一个实用且可扩展的可视化交互空间数据挖掘工具。它结合了先进的数据挖掘技术和直观的用户界面设计，为用户提供了一种全新的方式来探索和理解复杂的空间数据。未来的研究可以考虑引入更多先进的数据挖掘算法和技术，进一步提高系统的性能和适用范围。
