摘要
本文介绍了智能化国土调查的数据挖掘与决策支持系统的概述以及其设计。在数据挖掘方法方面,包括数据清洗和预处理、特征工程以及模型选择和训练。数据清洗方法涉及缺失值填充和异常值检测,数据预处理方法包括数据归一化和特征选择。特征工程涵盖特征选择方法和特征工程实践。模型选择和训练阶段涉及根据数据特点选择合适的机器学习模型以及调整参数、交叉验证和评估模型性能。在决策支持系统设计方面,包括系统架构设计和关键功能模块设计,如数据采集、数据分析、结果展示和系统维护模块。通过构建智能化国土调查的决策支持系统,可以提高国土调查的效率和准确性,为决策提供科学依据。
