數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在天文學(xué)中的應(yīng)用(pdf-wenkub
2023-05-31 19:40:50 本頁面
【正文】 空間中證認出遠離者 (一 ): 應(yīng)用舉例 : ? 分析有關(guān)大尺度結(jié)構(gòu)和微波背景 輻射的大尺度巡天 ? 分析巡天的徑向速度 , 如 :Mark III SFI amp。 IB 模型獨立 IB監(jiān)督的波長群在概念上接近 FM ICA在計算上比 PCA復(fù)雜 ,數(shù)據(jù)壓縮 效率弱于 PCA,但可以較好地分離混 合變量 ,相反于 PCA,ICA對位置 ,方向 , 帶通選擇的特征量敏感 (三 ): 大尺度結(jié)構(gòu)分析 : 例子 : 分析有關(guān)大尺度結(jié)構(gòu)和微波背景輻射 的大尺度巡天 方法 : 貝葉斯分析 (Bayesian Analysis) (四 ): 重建方法 : 例子 : 大尺度巡天中的速度場重建 在 allsky maps中 , 從輸入的 maps 重建獨立分量及其頻 率大小 方法 : 維納濾波器 最大熵方法 主分量分析方法 FastICA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波 ? 擴充數(shù)據(jù)挖掘算法 ? 將數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)類型 ? 發(fā)展分布的數(shù)據(jù)挖掘算法 ? 提高數(shù)據(jù)挖掘方法的容易度 ? 觀測記錄或觀測次數(shù)的增長 ? 每次觀測參量的增長 ? 用以分析一組觀測的預(yù)測模型數(shù)的增長 ? 對交互式反應(yīng)和真實反應(yīng)時間減少的要 求的加強 需要多種算法的組合或新的算法 ? 時間序列數(shù)據(jù) ? 未組織數(shù)據(jù) ,如文本 ? 半組織數(shù)據(jù) , 如 HTML和 XML文件 ? 多媒體的合作數(shù)據(jù) ? 多層次的 ,多度量單位的數(shù)據(jù) ? 集合數(shù)據(jù) ? 數(shù)據(jù)的分布特性 ? 計算環(huán)境越來越普及 必須發(fā)展與之匹配的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和算法 ? 數(shù)據(jù)挖掘自動化程度的提高 ? 提高用戶界面 , 支持隨機用戶的瀏覽 ? 提高大型分布數(shù)據(jù)的可視化程度 ? 發(fā)展用以管理數(shù)據(jù)挖掘的元數(shù)據(jù)的技術(shù)和系統(tǒng) ? 發(fā)展恰當?shù)恼Z言和協(xié)議支持隨機提取數(shù)據(jù) ? 提高數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的環(huán)境 ?收集 ? 加工 ? 挖掘 ? 可視化以及必要的合作報告 ?支持單個研究數(shù)據(jù)挖掘者的研究 ? 支持數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)學(xué)科的研究 ? 支持多學(xué)科和交叉學(xué)科研究組研究 重要的 , 基礎(chǔ)的實用數(shù)據(jù)挖掘問題 ? 提供對大的 ,大型的 ,分布的數(shù)據(jù)組 挖掘的恰當?shù)膶嶒瀳鏊? ? 發(fā)展好的非監(jiān)督分類技巧 ? 發(fā)展強而有效的數(shù)據(jù)可視化技術(shù) ? 各種
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