数据挖掘方法及天体光谱挖掘技术

章节摘录

版权页：   插图：   关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向，它描述了交易数据集DB中两组不同对象（对象指交易中的内容，又称为交易项目）之间存在的某种关联关系。在关联规则挖掘过程中，需要多次对交易数据集进行扫描并与候选频繁项目集进行匹配和计数。由于面对巨量交易数据集，这一匹配和计算过程需要花费大量时间，所以效率是设计挖掘算法的关键。 关联规则是由Agrawal等人首先提出的一个重要KDD研究课题，它反映了大量数据中项目集之间有趣的关联或相关联系。目前，关联规则挖掘算法中较有影响的挖掘算法为R.Agrawal在1993年提出的Apriori算法。 面对巨量数据，效率是数据挖掘的关键问题所在，因此关联规则的研究也以效率为中心展开了多角度、多层面的讨论与研究。目前，针对关联规则的研究主要有以下几个方面。 （1）从研究对象上讲，有布尔型数据挖掘、数值型数据挖掘和模糊数据挖掘。 （2）从研究技术上讲，有概念格、云模型、粗糙集等技术，或将这些技术相结合以利于提高挖掘效率。 （3）从研究内容上讲，有挖掘算法、更新算法、分布式挖掘、抽样挖掘等几个方面。 挖掘算法以支持度、置信度框架为考虑因素，称为支持度一置信度框架，其中以R.Agrawal提出的Apriori算法较有影响。在此基础上又有很多Apriori算法的变种，如AprioriTid算法、AprioriHvbrid算法：更新算法基于交易数据、最小支持度等挖掘条件的改变，为了提高挖掘效率，它考虑了在原来挖掘基础上二次挖掘的实现；分布式挖掘基于现实数据本身的存放特点或安全性等因素，挖掘工作由单处理器向多处理器转化；抽样挖掘也基于提高效率这一角度来考虑，较适合于效率比准确性要求更高的场合。

书籍目录

第1章绪论 1.1数据挖掘 1.1.1产生和定义 1.1.2挖掘的过程 1.1.3挖掘的任务 1.1.4挖掘的分类 1.1.5面临的主要问题 1.1.6主要应用 1.2关联规则挖掘 1.2.1关联规则的基本概念 1.2.2关联规则挖掘的基本步骤 1.2.3关联规则挖掘的基本方法 1.2.4关联规则的应用 1.3离群数据挖掘 1.3.1离群数据挖掘的方法 1.3.2离群数据挖掘的研究热点 1.3.3离群数据挖掘的应用 第2章关联规则挖掘方法及应用 2.1基于准频繁项目集的关联规则挖掘 2.1.1挖掘思想和算法 2.1.2算法分析 2.2基于背景知识的关联规则挖掘 2.2.1问题的提出 2.2.2面向关联规则挖掘的背景知识表示 2.2.3基于背景知识的频繁模式挖掘 2.2.4算法描述及实验分析 2.3约束FP—tree及其构造方法 2.3.1约束FP—tree 2.3.2约束FP—tree的构造 2.3.3约束FP—tree的构造算法 2.3.4实验分析 2.3.5相关工作的分析与比较 2.4基于信息熵的加权频繁模式树构造算法 2.4.1问题的提出 2.4.2加权频繁项目集及加权关联规则 2.4.3加权频繁模式树构的造算法 2.4.4实验分析 2.5关联规则挖掘在天体光谱中的应用 2.5.1天体光谱分析 2.5.2LAMOST望远镜简介 2.5.3基于关联规则的恒星光谱数据相关性分析 2.5.4约束频繁模式挖掘在天体光谱中的应用 2.5.5加权频繁模式挖掘在天体光谱中的应用 第3章离群数据挖掘方法及应用 3.1基于距离支持度的离群数据挖掘 3.1.1问题的提出 3.1.2传统的最短距离系统聚类算法SL 3.1.3基于距离的高维聚类离群数据挖掘算法DB—HDLO 3.1.4DB—HDLO算法及分析 3.2基于分阶段模糊聚类的离群数据挖掘 3.2.1问题的提出 3.2.2分阶段模糊聚类算法的思想 3.2.3分阶段模糊聚类算法 3.2.4实验分析 3.3基于信息熵的离群数据挖掘 3.3.1信息熵 3.3.2算法描述 3.3.3实验分析 3.4基于特征属性子空间的离群数据挖掘 3.4.1相关概念 3.4.2算法描述 3.4.3实验分析 3.5离群数据挖掘在天体光谱中的应用 3.5.1基于距离支持度的离群挖掘在天体光谱中的应用 3.5.2基于信息熵的变星天体光谱快速识别方法 第4章天体光谱数据的其他挖掘方法 4.1天体光谱数据的正、负项目集挖掘 4.1.1问题的提出 4.1.2相关概念 4.1.3含负项目的约束频繁模式树构造 4.1.4算法思想及其方法描述 4.1.5实验分析 4.2基于约束概念格的恒星光谱分类规则提取算法 4.2.1问题的引入 4.2.2一般概念格与约束概念格 4.2.3基于约束概念格的分类规则提取 4.2.4基于约束概念格的分类规则提取算法 4.2.5实验分析 4.3一种恒星光谱分类规则后处理研究 4.3.1问题的引入 4.3.2恒星光谱分类规则 4.3.3基于谓词逻辑的光谱分类后处理 4.3.4实验分析 第5章天体光谱数据挖掘原型系统 5.1天体光谱关联规则挖掘系统 5.1.1问题的引入 5.1.2系统的功能及软件体系结构 5.1.3系统的运行结果及分析 5.2天体光谱离群数据挖掘系统 5.2.1系统的功能及软件体系结构 5.2.2系统的运行结果及分析 5.2.3聚类 5.3基于约束概念格的天体光谱分类规则挖掘系统 5.3.1系统的功能及软件体系结构 5.3.2关键技术 5.3.3系统的运行结果及分析 参考文献

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《数据挖掘方法及天体光谱挖掘技术》实现了天体光谱数据的离群挖掘，为发现未知天体提供了一种新的方法，适合从事天文学研究、数据挖掘及知识发现和人工智能等领域的技术人员阅读，也可以作为高等院校天文学、计算机科学与技术等学科的高年级本科生及研究生的学习参考书。

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