數據挖掘是一門面向套用的新興學科分支，涉及人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化等多個學科領域，其主要目的是從大量原始數據中提取人們感興趣的、隱含的、尚未被發現的信息和知識，目前已廣泛套用於科學、工程、商業、醫學等領域。
基本介紹
- 書名：數據挖掘方法及天體光譜挖掘技術
- 出版社：電子工業出版社
- 頁數：178頁
- 開本：16
- 品牌：電子工業出版社
- 作者：趙旭俊
- 出版日期：2013年6月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7121205327
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《數據挖掘方法及天體光譜挖掘技術》實現了天體光譜數據的離群挖掘，為發現未知天體提供了一種新的方法，適合從事天文學研究、數據挖掘及知識發現和人工智慧等領域的技術人員閱讀，也可以作為高等院校天文學、計算機科學與技術等學科的高年級本科生及研究生的學習參考書。
圖書目錄
第1章緒論
1.1數據挖掘
1.1.1產生和定義
1.1.2挖掘的過程
1.1.3挖掘的任務
1.1.4挖掘的分類
1.1.5面臨的主要問題
1.1.6主要套用
1.2關聯規則挖掘
1.2.1關聯規則的基本概念
1.2.2關聯規則挖掘的基本步驟
1.2.3關聯規則挖掘的基本方法
1.2.4關聯規則的套用
1.3離群數據挖掘
1.3.1離群數據挖掘的方法
1.3.2離群數據挖掘的研究熱點
1.3.3離群數據挖掘的套用
第2章關聯規則挖掘方法及套用
2.1基於準頻繁項目集的關聯規則挖掘
2.1.1挖掘思想和算法
2.1.2算法分析
2.2基於背景知識的關聯規則挖掘
2.2.1問題的提出
2.2.2面向關聯規則挖掘的背景知識表示
2.2.3基於背景知識的頻繁模式挖掘
2.2.4算法描述及實驗分析
2.3約束FP—tree及其構造方法
2.3.1約束FP—tree
2.3.2約束FP—tree的構造
2.3.3約束FP—tree的構造算法
2.3.4實驗分析
2.3.5相關工作的分析與比較
2.4基於信息熵的加權頻繁模式樹構造算法
2.4.1問題的提出
2.4.2加權頻繁項目集及加權關聯規則
2.4.3加權頻繁模式樹構的造算法
2.4.4實驗分析
2.5關聯規則挖掘在天體光譜中的套用
2.5.1天體光譜分析
2.5.2LAMOST望遠鏡簡介
2.5.3基於關聯規則的恆星光譜數據相關性分析
2.5.4約束頻繁模式挖掘在天體光譜中的套用
2.5.5加權頻繁模式挖掘在天體光譜中的套用
第3章離群數據挖掘方法及套用
3.1基於距離支持度的離群數據挖掘
3.1.1問題的提出
3.1.2傳統的最短距離系統聚類算法SL
3.1.3基於距離的高維聚類離群數據挖掘算法DB—HDLO
3.1.4DB—HDLO算法及分析
3.2基於分階段模糊聚類的離群數據挖掘
3.2.1問題的提出
3.2.2分階段模糊聚類算法的思想
3.2.3分階段模糊聚類算法
3.2.4實驗分析
3.3基於信息熵的離群數據挖掘
3.3.1信息熵
3.3.2算法描述
3.3.3實驗分析
3.4基於特徵屬性子空間的離群數據挖掘
3.4.1相關概念
3.4.2算法描述
3.4.3實驗分析
3.5離群數據挖掘在天體光譜中的套用
3.5.1基於距離支持度的離群挖掘在天體光譜中的套用
3.5.2基於信息熵的變星天體光譜快速識別方法
第4章天體光譜數據的其他挖掘方法
4.1天體光譜數據的正、負項目集挖掘
4.1.1問題的提出
4.1.2相關概念
4.1.3含負項目的約束頻繁模式樹構造
4.1.4算法思想及其方法描述
4.1.5實驗分析
4.2基於約束概念格的恆星光譜分類規則提取算法
4.2.1問題的引入
4.2.2一般概念格與約束概念格
4.2.3基於約束概念格的分類規則提取
4.2.4基於約束概念格的分類規則提取算法
4.2.5實驗分析
4.3一種恆星光譜分類規則後處理研究
4.3.1問題的引入
4.3.2恆星光譜分類規則
4.3.3基於謂詞邏輯的光譜分類後處理
4.3.4實驗分析
第5章天體光譜數據挖掘原型系統
5.1天體光譜關聯規則挖掘系統
5.1.1問題的引入
5.1.2系統的功能及軟體體系結構
5.1.3系統的運行結果及分析
5.2天體光譜離群數據挖掘系統
5.2.1系統的功能及軟體體系結構
5.2.2系統的運行結果及分析
5.2.3聚類
5.3基於約束概念格的天體光譜分類規則挖掘系統
5.3.1系統的功能及軟體體系結構
5.3.2關鍵技術
5.3.3系統的運行結果及分析
參考文獻
1.1數據挖掘
1.1.1產生和定義
1.1.2挖掘的過程
1.1.3挖掘的任務
1.1.4挖掘的分類
1.1.5面臨的主要問題
1.1.6主要套用
1.2關聯規則挖掘
1.2.1關聯規則的基本概念
1.2.2關聯規則挖掘的基本步驟
1.2.3關聯規則挖掘的基本方法
1.2.4關聯規則的套用
1.3離群數據挖掘
1.3.1離群數據挖掘的方法
1.3.2離群數據挖掘的研究熱點
1.3.3離群數據挖掘的套用
第2章關聯規則挖掘方法及套用
2.1基於準頻繁項目集的關聯規則挖掘
2.1.1挖掘思想和算法
2.1.2算法分析
2.2基於背景知識的關聯規則挖掘
2.2.1問題的提出
2.2.2面向關聯規則挖掘的背景知識表示
2.2.3基於背景知識的頻繁模式挖掘
2.2.4算法描述及實驗分析
2.3約束FP—tree及其構造方法
2.3.1約束FP—tree
2.3.2約束FP—tree的構造
2.3.3約束FP—tree的構造算法
2.3.4實驗分析
2.3.5相關工作的分析與比較
2.4基於信息熵的加權頻繁模式樹構造算法
2.4.1問題的提出
2.4.2加權頻繁項目集及加權關聯規則
2.4.3加權頻繁模式樹構的造算法
2.4.4實驗分析
2.5關聯規則挖掘在天體光譜中的套用
2.5.1天體光譜分析
2.5.2LAMOST望遠鏡簡介
2.5.3基於關聯規則的恆星光譜數據相關性分析
2.5.4約束頻繁模式挖掘在天體光譜中的套用
2.5.5加權頻繁模式挖掘在天體光譜中的套用
第3章離群數據挖掘方法及套用
3.1基於距離支持度的離群數據挖掘
3.1.1問題的提出
3.1.2傳統的最短距離系統聚類算法SL
3.1.3基於距離的高維聚類離群數據挖掘算法DB—HDLO
3.1.4DB—HDLO算法及分析
3.2基於分階段模糊聚類的離群數據挖掘
3.2.1問題的提出
3.2.2分階段模糊聚類算法的思想
3.2.3分階段模糊聚類算法
3.2.4實驗分析
3.3基於信息熵的離群數據挖掘
3.3.1信息熵
3.3.2算法描述
3.3.3實驗分析
3.4基於特徵屬性子空間的離群數據挖掘
3.4.1相關概念
3.4.2算法描述
3.4.3實驗分析
3.5離群數據挖掘在天體光譜中的套用
3.5.1基於距離支持度的離群挖掘在天體光譜中的套用
3.5.2基於信息熵的變星天體光譜快速識別方法
第4章天體光譜數據的其他挖掘方法
4.1天體光譜數據的正、負項目集挖掘
4.1.1問題的提出
4.1.2相關概念
4.1.3含負項目的約束頻繁模式樹構造
4.1.4算法思想及其方法描述
4.1.5實驗分析
4.2基於約束概念格的恆星光譜分類規則提取算法
4.2.1問題的引入
4.2.2一般概念格與約束概念格
4.2.3基於約束概念格的分類規則提取
4.2.4基於約束概念格的分類規則提取算法
4.2.5實驗分析
4.3一種恆星光譜分類規則後處理研究
4.3.1問題的引入
4.3.2恆星光譜分類規則
4.3.3基於謂詞邏輯的光譜分類後處理
4.3.4實驗分析
第5章天體光譜數據挖掘原型系統
5.1天體光譜關聯規則挖掘系統
5.1.1問題的引入
5.1.2系統的功能及軟體體系結構
5.1.3系統的運行結果及分析
5.2天體光譜離群數據挖掘系統
5.2.1系統的功能及軟體體系結構
5.2.2系統的運行結果及分析
5.2.3聚類
5.3基於約束概念格的天體光譜分類規則挖掘系統
5.3.1系統的功能及軟體體系結構
5.3.2關鍵技術
5.3.3系統的運行結果及分析
參考文獻
