随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘技术应运而生为更高层次的分析提供了科学依据。经过多年的发展,数据挖掘技术已日趋成熟、稳定,且易于理解和操作,数据挖掘的研究也逐渐转向了如何应用方面。目前,数据挖掘技术在商业、金融等领域的应用已积累了很多成功经验,但在农业领域的应用却还很少。随着社会经济的发展,尤其是城镇化进程的推进,在各种因素的影响下我国的耕地面积大大减少,而耕地面积的减少会带来一系列的问题,不仅关系到国家社会经济的可持续发展,更关键地是引发我国的粮食安全,直接影响到中华民族的生存问题。本文就在这样的背景下,将数据挖掘的技术引入到耕地流失的原因分析中。主要做了以下一些工作:(1)数据的准备。根据问题的描述,从数据的选择、数据的集成、数据的离散化三个方面认真准备了研究所需要的数据,保证了数据的质量。在离散化时,先采用WEKA软件做测试,然后用自然分段法来划分区间。(2)改进的CMDA算法。在传统的Apriori算法的基础上,针对本文任务的特点,提出了一个改进的CMDA算法来产生频繁谓词集,这样大大减少冗余的频繁谓词集。(3)规则生成算法的改进。根据本文任务的要求,将传统的关联规则生成算法改进,并应用其来生成规则,可以提高挖掘的效率,同时减少我们不感兴趣的规则的数量。(4)结果的分析。通过分析得到的一些规则,进一步对耕地保护措施提出一点建议。