《土地资源评价数据挖掘方法与应用》从土地资源评价数据库建立、评价指标体系确定及指标权值制定、样本容量的计算、土地质量等级评定入手,系统地研究了数据挖掘技术在土地资源评价各主要环节中的应用。全书详细地对土地资源评价方法进行了综述和展望,简明阐述了数据挖掘的概念和一般程序;介绍了因子分析、层次分析、模糊层次分析、灰色关联综合分析和BP神经网络方法,及其在指标权值制定中的应用;引进了抽样技术解决了样本容量的确定;应用K-均值聚类分析,二步聚类分析、模糊综合评判和模糊聚类分析等方法,实现了土地质量的无监督学习分类;采用Fisher判别分析、Logistic多元回归分析、决策树分析、BP神经网络模型、径向基概率神经网络模型和支持向量机等方法,对土地质量进行了有监督学习分类。