基础全面天文学中的数据挖掘
2.数据挖掘技术基础知识
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3. 现在的问题是：网络之后的下一个技术 热点是什么？
㈡ 网 络 之 后 的 下 一 个 技 术 热 点
让我们来看一些身边俯拾即是的现象： 《纽约时报》由 60 年代的 10～20 版扩张至 现在的 100～200 版，最高曾达 1572 版； 《北京青年报》也已是 16～40 版；市场营 销报已达 100 版。 然而在现实社会中，人均日阅读时间通常 为 30～45 分钟，只能浏览一份 24 版的报纸。
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以后人们却在逐渐使用数据挖掘中, 发现有 以后 许多工作可以由统计方法来完成, 并认为最好的 策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
数 据 挖 掘 逐 渐 演 变 的 过 程 ㈥
数据仓库的发展促使数据挖掘越来越热 越来越热。 越来越热 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切 的 。 。 是, 数据仓库并 为有 掘 。 多数据挖掘可 是数据挖掘的 作数据 , 中挖 的发展是促 数据挖掘越来越热的
的数据 ,
的 技术 的数据 数数据挖掘技术已可以马上投入使用, 因 为支持的它的基础技术已成熟，他们是： 1. 海量数据搜集
㈣ 支 持 数 据 挖 掘 技 术 的 基 础
商业数据库正以一个空前的速度增长,且数 据仓库正在广泛地应用于各行业。 2. 强大的多处理器计算机 已成熟的 行 cpu 的技术可以 越 越 的 。 3. 数据挖掘算法 ，且 10 于 的 已 成为一 的技术。 成熟，
了 用的阶段;
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㈥ 数据挖掘逐渐演变的过程
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一 、 数 据 挖 掘 技 术 的 由 来
KDD (Knowledge discovery in database) 的 数据 数据 , 的 的过程 , 的 ,掘 的 的 , KDD 数据 的 的 程 , 过 掘的过程, 的 的 , 的 的 80 , 数据挖掘 (data mining) 的 程 , ,挖掘 的 数据挖掘的 的 , 过程 ; , , 的 ,
天文学实验中的天体运动观测和数据分析方法
天文学实验中的天体运动观测和数据分析方法天文学是一门古老而神秘的科学，它研究的是宇宙中的天体运动和宇宙的起源。
在天文学的研究中，观测和数据分析是不可或缺的环节。
本文将介绍一些天文学实验中常用的天体运动观测方法和数据分析技术。
一、天体运动观测方法1. 光学观测：光学观测是天文学中最常用的观测方法之一。
通过望远镜观测天体的亮度、位置和颜色等信息，可以研究天体的运动规律和性质。
光学观测可以分为直接观测和间接观测两种方式。
直接观测是指直接观察天体的光信号，如通过望远镜观测恒星的亮度变化。
间接观测是通过观测天体对光的影响来推断其性质，如通过测量行星对恒星光的微弱偏移来确定行星的质量和轨道。
2. 射电观测：射电观测是利用射电波段的电磁波来观测天体。
射电观测可以穿透大气层，对于宇宙中的冷物质和弱信号的观测具有独特的优势。
射电观测可以研究宇宙中的星系、星云和脉冲星等天体，揭示宇宙的演化历史和结构。
3. 微波观测：微波观测是利用微波波段的电磁波来观测天体。
微波观测可以研究宇宙背景辐射、宇宙微波背景辐射等重要现象，对于研究宇宙的起源和演化具有重要意义。
二、数据分析方法1. 图像处理：在观测天体时，我们通常会得到一系列的图像数据。
图像处理是将原始图像数据进行处理和分析，提取出有用的信息。
常用的图像处理技术包括图像增强、图像滤波、图像分割等。
通过图像处理，我们可以清晰地看到天体的细节，进一步研究其运动规律和性质。
2. 数据建模：天文学实验中所得到的观测数据通常是复杂的，需要进行建模和拟合来得到更准确的结果。
数据建模是将观测数据与理论模型进行比较，通过拟合参数来得到最佳的模型结果。
常用的数据建模方法包括最小二乘法、马尔可夫链蒙特卡洛方法等。
通过数据建模，我们可以推断天体的质量、距离和运动速度等重要参数。
3. 数据挖掘：数据挖掘是从大量的观测数据中发现隐藏的模式和关联规则。
在天文学实验中，数据挖掘可以帮助我们发现新的天体、新的天体运动规律和宇宙结构。
天文数据处理方法
天文数据处理方法天文数据处理是天文学的重要分支，其主要目的是从天文观测数据中提取并分析有关天体的信息，以便更好地了解天体的特性和演化。
天文数据处理方法包括数据获取、数据清理、数据校准、数据筛选、数据分析等步骤，下面将详细介绍各个步骤的方法和技巧。
一、数据获取1. 观测记录法：通过天文望远镜、探测器等设备的观测记录获取原始数据。
2. 数字文件下载法：通过网络等渠道下载相关天文观测数据文件。
3. 个人记录法：天文学家自己进行的观测记录和文献资料。
在获取数据时需要注意数据的来源、格式、质量等方面的问题，及时对数据进行备份和整理，便于后续的数据处理和分析。
二、数据清理在得到原始数据后，需要进行数据清理，从中去除不合理的数据和噪声，以获取更可靠的结果。
数据清理的方法如下：1. 异常值检测：通过检查数据中是否存在异常值来筛选掉不合理的数据。
2. 噪声滤除：通过信噪比等技术滤除数据中的噪声，提高数据的可靠性。
3. 重复数据去除：去除重复的数据，避免对后续分析造成影响。
4. 缺失数据填补：对于缺失的数据，可以通过差值法或插值法等方法进行填补。
三、数据校准数据校准是为了保证数据的精度和准确性，对数据进行校准可以消除一些系统误差和仪器偏差。
数据校准的方法如下：1. 零点校准：通过调节仪器的零点来消除系统误差。
2. 线性校准：对于存在线性误差的数据，通过对数据进行线性拟合来消除误差。
3. 背景校准：对于存在背景噪声的数据，需要进行背景减法。
四、数据筛选数据筛选是为了滤掉不需要的数据和不合理的数据，从而得到更加精确和合理的数据。
数据筛选的方法如下：1. 范围筛选：根据数据的范围，筛选出符合条件的数据。
3. 精度筛选：针对需要高精度数据的应用，通过对数据进行提高精度的处理来筛选出满足需求的数据。
五、数据分析数据处理完成后，需要进行数据分析，以便对数据进行更加深入和全面的了解。
数据分析的方法如下：1. 基本统计分析：通过对数据的平均值、标准差、方差等基本统计参数的计算和分析来了解数据的分布和特征。
天文学数据分析与处理
天文学数据分析与处理天文学作为一门研究天体运行规律和性质的科学，其研究对象包括星球、星系、星云等天体。
而这些天体的观测数据往往包含了大量的信息，需要进行精密的分析和处理才能揭示其中的规律和秘密。
本文将介绍天文学数据分析与处理的一般方法和流程。
一、数据采集首先，天文学数据的采集是整个研究工作的基础。
天文学家通常通过望远镜、射电望远镜等设备对天体进行观测，获得天体的图像、光谱等数据。
这些原始数据是分析和处理的起点，因此采集的过程需要保证数据的准确性和完整性。
同时，天文学数据通常具有大量的复杂性，需要使用专门的工具和技术进行处理。
二、数据预处理在进行数据分析之前，需要对原始数据进行预处理。
这通常包括数据清洗、数据标准化、数据归一化等步骤，以确保数据的质量和一致性。
此外，还需要对数据进行去噪处理，去除干扰信号和异常数据，以提高后续分析的准确性和可靠性。
三、数据分析一旦完成数据预处理，接下来就是进行数据分析。
天文学数据的分析通常包括数据挖掘、模式识别、统计分析等多个方面。
通过对数据的分析，可以揭示天体的运行规律、性质和演化过程，为科学家提供重要的研究线索和结论。
同时，数据分析也可以帮助天文学家发现新的现象和规律，推动天文学研究的进展。
四、数据可视化除了对数据进行分析，天文学家还需要将分析结果进行可视化展示。
数据可视化可以直观地展现数据的特征和规律，帮助研究人员更好地理解和解释数据。
常用的数据可视化工具包括散点图、柱状图、线图等，通过这些图表可以将复杂的数据信息以直观的形式展现出来。
五、数据存储与共享最后，天文学数据的存储和共享是整个研究过程中至关重要的一环。
天文学家需要将处理后的数据进行归档保存，以备日后研究和参考。
同时，天文学数据的共享也能促进学术交流和合作，推动天文学领域的发展和进步。
总结通过对天文学数据的分析和处理，科学家们可以揭开天体世界的神秘面纱，探索宇宙的奥秘和规律。
天文学数据分析与处理是一项复杂而重要的工作，需要科学家们的不懈努力和探索精神。
数据挖掘的概念
03
域。
数据挖掘的重要性
01 数据挖掘能够为企业提供深入的洞察力，帮助企 业做出更好的决策。
02 数据挖掘能够发现潜在的市场机会和客户群体， 提高企业的竞争力和盈利能力。
03 数据挖掘能够揭示隐藏的模式和关联，为科学研 究提供新的视角和方法。
02
数据挖掘的步骤
数据预处理
数据清洗
去除重复、异常、不完整的数据，确保数据质量。
商业智能
• 客户细分
通过对客户的行为、偏好、消费习惯等进行分析，将客户划分为不同的细分市场，以便更好地满足客户需求。
• 市场预测
利用历史数据和趋势分析，预测未来的市场需求和销售情况，帮助企业制定合理的销售计划和库存管理策略。
商业智能
• 销售预测
通过分析历史销售数据和市场趋势， 预测未来的销售情况，帮助企业制定 合理的销售策略和营销计划。
降低特征的维度，减少计 算复杂度和过拟合的风险。
模型建立
算法选择
根据数据特点和业务需求选择合适的算法，如分 类、聚类、关联规则等。
参数调整
根据算法要求调整参数，以获得最佳的模型效果。
模型训练
使用训练数据集对模型进行训练，得到初始模型。
评估与优化
模型评估
使用测试数据集对模型进行评估，计算准确率、召回 率等指标。
• 天文学：通过对天文 观测数据进行挖掘和 分析，研究天体的性 质、演化和宇宙的起 源和演化。
• 环境科学：通过对环 境监测数据进行挖掘 和分析，研究环境变 化、生态系统和人类 活动的影响。
05
数据挖掘的挑战与未来 发展
数据质量问题
01
数据不完整
数据可能因为各种原因（如设备 故障、人为错误等）而缺失，导 致数据不完整。
第六章 数据挖掘概述
数据理解
数据准备 数据 建立模型
模型评估
业务理解（Business Understanding） 阶段
确定业务目标：分析项目的背景，从业务视点分析 项目的目标和需求，确定业务角度的成功标准； 项目可行性分析：分析拥有的资源，条件和限制， 风险估计，成本和效益估计； 确定数据挖掘目标：明确确定数据挖掘的目标和成 功标准，数据挖掘的目标和业务目标是不一样的， 前者指技术上的，例如生成一棵决策树等； 提出项目计划：对整个项目做一个计划，初步估计 用到的工具和技术。
主要功能
例2：对比移动电话费月消费额超出1000元的 客户群与移动电话费月消费额低于100元的 客户群。 利用数据挖掘可作出如下描述：移动电 话月消费额超出1000元的客户80％以上年龄 在35－50岁之间，且月收入5000元以上；而 移动电话月消费额低于100元的客户60％以 上要么年龄过大要么年龄过小，且月收入 2000元以下。
数据挖掘与其他科学的关系
数据库系统 统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
算法
其他学科
实施数据挖掘的目的
不再是单纯为了研究，更主要的是为商业决 策提供真正有价值的信息，进而获得利润。 所有企业面临的一个共同问题是：企业数据 量非常大，而其中真正有价值的信息却很少， 因此需要从大量的数据中经过深层分析，获 得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就 像从矿石中淘金一样，数据挖掘也由此而得 名。
数据挖掘的应用
数据分析和决策支持
市场分析和管理 目标市场, 客户关系管理 (CRM), 市场占有量分析, 交 叉销售, 市场分割 风险分析和管理 风险预测, 客户保持, 保险业的改良, 质量控制, 竞争分 析 欺骗检测和异常模式的监测 (孤立点)
天文学实验中的观测数据处理和结果分析方法
天文学实验中的观测数据处理和结果分析方法天文学是一门研究宇宙及其内部现象的科学，它通过观测和分析天体的运动、光谱、辐射等数据来揭示宇宙的奥秘。
观测数据处理和结果分析是天文学研究中不可或缺的环节，它们能够帮助天文学家从海量的数据中提取有用的信息，进而推动对宇宙的认识。
一、数据处理天文学实验中的观测数据处理是一个复杂而关键的过程。
首先，观测数据需要进行预处理，包括校准和去除噪声。
校准是指将观测数据与已知的标准数据进行比较，以确定观测仪器的误差和系统偏差，并进行修正。
噪声是指由于环境、仪器等原因引入的随机误差，需要通过滤波等方法进行去除。
其次，观测数据需要进行数据降维和数据压缩。
数据降维是指将高维度的观测数据转化为低维度的数据，以方便后续的分析和处理。
常用的方法包括主成分分析和小波变换等。
数据压缩是指通过压缩算法减少数据的存储空间和传输带宽，以提高数据处理的效率。
最后，观测数据还需要进行数据挖掘和数据可视化。
数据挖掘是指从大量的观测数据中发现隐藏的模式和规律，以帮助天文学家做出更准确的推断和预测。
数据可视化是指将观测数据以图表、图像等形式展示出来，以便于天文学家对数据进行直观的理解和分析。
二、结果分析天文学实验中的结果分析是根据观测数据得出结论和发现的过程。
首先，天文学家需要对观测数据进行统计分析，包括计算平均值、方差、相关系数等。
统计分析能够帮助天文学家了解观测数据的分布情况和相关性，从而为后续的分析提供基础。
其次，天文学家需要进行模型拟合和参数估计。
模型拟合是指将观测数据与理论模型进行比较，以确定最佳的模型参数。
参数估计是指根据观测数据估计未知参数的数值。
模型拟合和参数估计能够帮助天文学家验证理论模型的准确性，并推断宇宙中的物理过程和参数。
最后，天文学家需要进行数据解读和结果验证。
数据解读是指根据观测数据得出结论和发现，从而回答科学问题。
结果验证是指通过实验重复和数据对比等方法验证结论的正确性和可靠性。
数据挖掘算法在天文数据分析领域中优化运用
数据挖掘算法在天文数据分析领域中优化运用数据挖掘算法在天文数据分析领域中的优化运用对于天文学的研究和发展具有重要意义。
天文学是研究宇宙各种现象和物质的科学，其数据量庞大且复杂，因此需要有效的数据处理和分析方法。
数据挖掘算法通过挖掘、整理和分析大量天文数据，能够帮助天文学家从中发现隐藏的模式和规律，提供更准确和深入的科学洞察力。
天文学研究中使用的数据主要包括天体观测数据、天文图像数据、光谱数据等不同类型的数据。
这些数据中蕴含了丰富的信息，但信息的提取和分析对于人类来说是一项庞大而复杂的任务。
数据挖掘算法的优化运用可以大大提高数据处理的效率，帮助天文学家更好地理解宇宙的本质。
其中，对于天体观测数据的处理，数据挖掘算法可以帮助识别和分类天体的类型和特征。
例如，通过聚类算法，可以将观测到的天体分为不同的类别，进而研究它们的相似性和差异性。
这有助于天文学家对星系、恒星等天体的形成和演化规律进行深入研究。
此外，数据挖掘算法在天文图像数据的分析中也发挥着重要作用。
天文学家通过观测和记录天体的图像，可以获得丰富的天文信息。
然而，这些图像数据往往庞大而复杂，需要有效的算法来识别和提取有用的信息。
数据挖掘算法中的图像识别和特征提取算法可以帮助天文学家在大量图像数据中发现特定的模式和结构，从而推断出天体的形态、性质和演化。
光谱数据是天文学研究中另一个重要的数据类型。
通过对天体的光谱进行分析，可以了解其组成、温度、速度等重要参数。
然而，光谱数据的处理和分析是一项复杂而繁琐的任务。
数据挖掘算法中的光谱特征提取和分类算法可以帮助天文学家分析和分类不同光谱数据，实现天体的自动分类和鉴定。
除了以上几种常见的数据类型外，天文学研究还涉及到其他形式的数据，例如时间序列数据、多维数据等。
数据挖掘算法的运用可以有效地处理和分析这些数据，为天文学的研究和发展提供更深入的洞察。
在天文学研究中，数据挖掘算法的优化应用还存在一些挑战和问题需要解决。
数据挖掘与机器学习(一)
数据挖掘与机器学习（一）Part I 数据挖掘与机器学习一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别1、数据挖掘数据挖掘也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。
数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。
目前最常见的方式是结合机器学习的算法模型来实现数据挖掘。
2、机器学习machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类、聚类或者回归的工作。
之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。
3、深度学习deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。
总结：数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度总结学习也是来源于机器学习的算法模型，本质上是原来的神经网络。
二、数据挖掘体系数据挖掘：统计学、数据库系统、数据仓库、信息检索、机器学习、应用、模式识别、可视化、算法、高性能计算（分布式、GPU计算）三、数据挖掘的流程目前，越来越多的人认为数据挖掘应该属于一种知识发现过程（KDD：Knowledge Discovery in Database）。
KDD过程迭代序列：1、数据清理=》消除噪声和删除不一致数据2、数据集成=》多种数据源可以组合在一起3、数据选择=》从数据库中提取与分析任务相关数据4、数据变换=》通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式5、数据挖掘=》使用一定的模型算法提取数据模式6、模式评估=》根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式7、知识表示=》使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识总结数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
天文学行业中的天体观测数据分析技术的使用方法
天文学行业中的天体观测数据分析技术的使用方法天文学是一门研究宇宙中天体及其运动规律的学科，通过观测和分析天体数据，可以洞察宇宙的奥秘。
天体观测数据的分析技术在天文学研究中起着至关重要的作用。
本文将介绍天文学行业中常用的天体观测数据分析技术的使用方法。
一、天体观测数据的收集天文学家通过望远镜等设备进行天体观测，观测数据包括天体的位置、亮度、频谱等信息。
这些数据以表格或图像的形式记录下来，作为进一步分析的基础。
二、天体数据的预处理在进行数据分析之前，需要对观测数据进行预处理，主要包括数据清洗、去噪、校准等步骤。
数据清洗是为了去除异常值、缺失值和重复值等对数据分析的影响，确保数据的准确性。
去噪是为了剔除观测数据中的随机干扰，提高数据的信噪比。
校准是为了消除仪器误差和环境因素对数据的影响，使得观测数据更加精确。
三、天体数据的可视化分析天体观测数据通常是多维的，利用可视化分析可以更好地理解数据的特征和规律。
常用的可视化工具包括散点图、柱状图、折线图、热力图等，利用这些图表可以直观地展示数据的分布情况、变化趋势和相互关系。
四、天体数据的统计分析统计分析是天体观测数据分析的重要手段，可以从数据中挖掘有意义的信息。
常用的统计分析方法包括概率分布拟合、相关性分析、回归分析等。
通过这些方法，可以揭示天体的特征、规律和相互关系，为天文学研究提供重要的参考。
五、天体数据的模型建立与拟合为了更准确地描述和预测天体的运动和属性，需要建立合适的模型。
在天文学中，常用的模型包括开普勒模型、恒星演化模型、宇宙膨胀模型等。
根据观测数据，通过拟合方法可以确定模型的参数，使模型与观测数据尽可能吻合。
这样可以提取隐藏在数据背后的物理规律，并用于研究未知的天体现象。
六、天体数据的模拟与仿真除了对观测数据进行分析，天文学家还可以通过模拟和仿真来研究天体的性质和演化过程。
通过建立数学模型和物理模型，结合计算机模拟方法，可以模拟天体的运动、星系的形成、宇宙的演化等过程。
数据挖掘技术的应用与挑战
数据挖掘技术的应用与挑战数据挖掘技术是一门通过对大量数据进行分析和处理，发现其中隐藏的模式、关联和趋势的技术。
它不仅广泛应用于商业领域，还在科学研究、医疗保健、社交媒体等多个领域展现了强大的潜力。
然而，随着数据规模的不断增大和数据类型的多样化，数据挖掘技术也面临着一些挑战。
一、数据挖掘技术的应用1. 商业领域数据挖掘技术在商业领域的应用已经非常广泛。
通过对大量客户数据的分析，企业可以了解客户的需求、购买行为和偏好，从而制定更精准的市场营销策略，提高销售额和客户满意度。
此外，数据挖掘技术还能帮助企业进行风险评估和欺诈检测，提高经营效益和安全性。
2. 科学研究在科学研究领域，数据挖掘技术可以帮助科学家从大量的实验数据中发现新的规律和关联，辅助他们进行假设验证和理论构建。
对于生物学、天文学等领域而言，数据挖掘技术的应用已经成为科学研究的重要手段。
3. 医疗保健数据挖掘技术在医疗保健领域具有重要的应用价值。
通过对医疗数据的挖掘，可以帮助医生及时发现疾病的风险因素、患病趋势和治疗效果等信息，为临床决策提供科学依据。
此外，数据挖掘还能帮助医疗机构进行病例分析和资源优化，提高医疗服务质量和效率。
4. 社交媒体随着社交媒体的发展，人们在社交平台上产生的数据越来越庞大。
数据挖掘技术可以帮助企业和社会研究者从海量的社交数据中挖掘用户的兴趣点、情绪倾向和社交关系等信息，为产品推广和社会研究提供支持。
二、数据挖掘技术面临的挑战1. 数据规模与速度随着互联网和物联网技术的普及，数据规模呈指数级增长，对数据挖掘技术的处理速度和存储能力提出了更高的要求。
要应对如此庞大的数据量，需要研发更高效的算法和工具，优化计算和存储结构，以提高数据挖掘的效率和准确性。
2. 数据质量与一致性数据挖掘的准确性和可靠性依赖于数据的质量和一致性。
然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值和不一致性等问题，这给数据挖掘带来了挑战。
为了提高数据挖掘的结果可信度，需要进行数据清洗、预处理和集成等工作，确保数据的质量和一致性。
《数据挖掘》课件
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
什么是数据挖掘
什么是数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。
例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。
虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。
尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
数据挖掘的起源为迎接前一节中的这些挑战，来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。
这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，在数据挖掘领域达到高潮。
特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。
数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。
一些其他领域也起到重要的支撑作用。
特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。
源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。
分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
数据挖掘能做什么1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：·分类（Classification）·估值（Estimation）·预言（Prediction）·相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）·聚集（Clustering）·描述和可视化（Des cription and Visualization）·复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)2)数据挖掘分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘·直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
天文学中的大数据处理技术研究
天文学中的大数据处理技术研究天文学是一门研究宇宙中的天体、宇宙结构和宇宙演化的科学。
随着科技的迅猛发展和观测设备的提高，天文学中产生的数据量也在不断增加。
这就引发了对大数据处理技术的研究和应用。
天文学家利用大数据处理技术，不仅可以更好地理解宇宙的奥秘，而且可以推动天体物理学领域的发展。
在天文学中，大数据处理技术的研究主要涉及数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
首先，天文学家需要使用高性能的望远镜和探测器来采集宇宙中的天体信息。
这些设备不断采集数据，以获得更加精确的观测结果。
其次，天文学家需要将采集到的数据进行存储和管理。
大数据处理技术可以帮助天文学家建立高效可靠的数据存储系统，以保证数据的安全和可访问性。
然后，天文学中的大数据处理技术还包括数据清洗、数据重建和数据校准等步骤。
由于观测设备的特性以及宇宙中的各种干扰，观测数据常常不完整或受到噪声干扰。
天文学家需要运用相关的算法和技术，对这些数据进行处理，以获取准确的天体信息。
最后，天文学中的大数据处理技术还包括数据分析和数据挖掘。
通过分析海量的天文数据，天文学家可以揭示宇宙的演化规律和天体的物理特性，进一步推动天体物理学领域的研究。
目前，天文学中的大数据处理技术已经取得了一系列重要的突破。
例如，通过使用虚拟天文台，天文学家可以实时访问和处理位于全球各地的望远镜数据。
这种技术不仅提高了数据的共享和交流效率，还可以促进天文学研究的国际合作。
另外，天文学家还开发了一系列高效的数据处理算法和工具，用于数据的清洗、重建和校准。
这些算法和工具不仅可以提高观测数据的质量和准确性，还可以减轻天文学家的工作负担，提高研究效率。
此外，大数据处理技术还被广泛应用于宇宙结构的模拟和预测。
天文学家可以利用大规模的模拟数据，对宇宙结构的形成和演化进行研究，进一步深化对宇宙的理解。
然而，天文学中的大数据处理技术还面临着一些挑战。
首先，天文学中的数据处理需求非常复杂。
观测数据的特点和质量各异，需要针对不同的数据类型和特征，设计相应的处理方法和算法。
数据挖掘的技术基础
数据挖掘的技术基础数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它在各个领域的应用越来越广泛，能够帮助组织和个人发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而做出更明智的决策和预测。
但要想在数据挖掘领域取得成功，就必须掌握一些技术基础。
首先，数据挖掘的核心在于机器学习算法。
机器学习是数据挖掘的基础，它涉及到统计学、优化理论、计算机科学等多个领域的知识。
机器学习算法通过对已有数据的学习和分析，来预测未知数据的结果。
在数据挖掘中，常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
掌握这些算法，能够帮助我们从大量的数据中提取出有用的信息。
其次，数据挖掘中的数据预处理也是非常重要的一步。
原始的数据往往存在着噪音、缺失值和不一致等问题，这些问题会影响到数据挖掘的结果。
因此，在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行清洗、集成、转换和规约等预处理操作。
数据清洗是指通过删除或修复异常值、噪声和不完整的数据来提高数据质量。
数据集成是指将多个数据源的数据整合起来，以便进行分析。
数据转换是指将数据从一种形式转换为另一种形式，以适应数据挖掘算法的要求。
数据规约是指删除冗余和不必要的数据，以提高计算效率。
只有通过有效的数据预处理，才能保证数据挖掘的分析结果准确可信。
此外，特征选择也是数据挖掘的关键环节之一。
在数据挖掘中，特征是指用于描述数据的属性或属性集合。
通过选择具有较高相关性和较低冗余度的特征，可以提高数据挖掘的准确性和效率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
过滤法是通过衡量特征与目标变量之间的相关性，选取最相关的特征。
包装法是根据特定的学习器，通过交叉验证的方式评估特征的重要性并选择最佳特征子集。
嵌入法是将特征选择嵌入到机器学习算法中，在模型训练过程中自动选择重要的特征。
通过选择合适的特征选择方法，能够提高数据挖掘模型的性能和可解释性。
最后，数据挖掘中还有一项关键技术，即模型评估和验证。
模型评估和验证是指对数据挖掘模型进行性能评估和验证的过程。
天文学中的数据处理和分析
天文学中的数据处理和分析天文学是一门关于天体和宇宙的研究学科，它对于我们了解宇宙的历史和演化过程有着至关重要的作用。
然而，对于一个天文学家而言，如何处理和分析天文数据，是探索宇宙的基础和前提。
本文将从数据采集、数据预处理、数据分析等几个方面进行介绍，探究天文学中的数据处理和分析。
一、数据采集天文学最重要的数据来源是观测，而观测的数据来源则主要有两种。
一种是由天文望远镜、射电望远镜、宇宙射线望远镜等设备直接采集到的原始数据，这些数据需要经过预处理才能被分析。
另一种则是由卫星、探测器等人造设备传回的数据，这些数据相对来说较容易处理。
在数据采集的过程中，观测设备的精度、观测时间、天气状况等方面都会对数据的质量产生较大的影响。
二、数据预处理数据预处理是对原始数据进行处理的过程，将数据进行校正、数据滤波等操作，以提高数据的质量。
在天文学中，常用的数据预处理方法有背景修正、暗噪声校正、非线性度校正等。
背景修正是为了减少天空和仪器固有光照等非天体信号的影响。
在观测过程中，需要对天空背景和仪器的影响进行校正。
暗噪声是指由于仪器、电子等原因产生的随机信号，需要进行校正。
非线性度校正是对于仪器的非线性响应进行校正。
三、数据分析数据分析是天文学研究的重要环节。
利用已经预处理好的数据，进行数据挖掘和分析，可以研究宇宙的演化、物理过程等。
光度曲线分析是典型的数据分析方法之一。
利用天文观测得到的光度曲线可以分析恒星的周期、变星的类型等。
其中，变星的光度曲线会呈现出规律的变化，可以通过分析曲线来确定变星的类型和周期。
谱线分析是研究天体成分和物理特征的重要手段。
光谱学是一种研究物质的基本构成、结构和属性的学科，而在天文学中，利用光谱分析可以了解天体的温度、密度等物理参数。
数据挖掘也是数据分析的一种重要方法。
利用机器学习等工具，可以从大量天文数据中挖掘出一些潜在的信息和规律，这对于发现新的恒星、行星等天体具有重要的意义。
总结天文学中的数据处理和分析是天文学研究的基础和前提。
数据挖掘的基础知识和方法
数据挖掘的基础知识和方法数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值信息的技术和过程，它涉及到多个学科领域，包括统计学、机器学习、模式识别等。
在当今信息化时代，数据挖掘在各个领域中被广泛应用，能够帮助人们发现隐藏在大数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
本文将介绍数据挖掘的基础知识和常用方法。
一、数据挖掘的基础知识1. 数据集数据挖掘的第一步是获取数据集，数据集是指从现实世界中收集到的一组相关数据。
数据集可以包括数值、文本、图像等多种类型的数据。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中的重要一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗是指去除数据集中的异常值、噪声和缺失值，以保证数据的质量。
数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据集中。
数据变换是指将原始数据转化为适合挖掘的形式，例如将文本数据转化为向量表示。
数据规约是指通过选择、抽样、聚类等方法减少数据集的规模。
3. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像等形式展现出来，以便人们更直观地理解数据。
数据可视化可以帮助发现数据之间的关系、趋势和异常。
二、数据挖掘的常用方法1. 分类与预测分类与预测是数据挖掘中的核心任务之一，它用于根据已有的数据样本来预测未知样本的类别或值。
常用的分类与预测方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类分析聚类分析是将数据集中的样本按照相似性进行分组的方法。
聚类分析可以帮助发现数据中的潜在类别和结构。
常用的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据中的频繁项集和关联规则的方法。
关联规则是指数据中的项之间的关联关系，例如购物篮分析中的商品组合。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
4. 时序分析时序分析是分析数据随时间变化的规律和趋势的方法。
时序分析可以应用于预测、异常检测等场景。
常用的时序分析方法包括时间序列模型、循环神经网络等。
数据挖掘概念
数据挖掘概念随着数据量的不断增长，数据挖掘成为了一门越来越重要的技术。
数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有意义的信息，提供决策支持和预测能力。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、主要技术和应用领域。
一、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关系、趋势和异常的过程。
它是一种用于从数据中提取有价值信息的技术，可以帮助我们更好地理解和利用数据。
2. 数据挖掘的任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的组，关联规则挖掘是发现数据之间的关联关系，异常检测是发现数据中的异常值，预测是根据历史数据预测未来的趋势。
3. 数据挖掘的流程数据挖掘的流程包括数据准备、数据清洗、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
数据准备是指从数据源中获取数据并进行预处理，数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，特征选择是指选择对数据分析有用的特征，模型构建是指使用算法构建数据模型，模型评估是指评估模型的准确性和可靠性，模型应用是指将模型应用于实际问题中。
二、数据挖掘的主要技术1. 分类分类是将数据分为不同的类别。
分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树形结构的分类方法，通过划分数据集来构建决策树。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类方法，它可以处理高维数据和非线性分类问题。
2. 聚类聚类是将数据分为相似的组。
聚类算法包括K均值、层次聚类等。
K均值是一种基于距离的聚类方法，它将数据分为K个簇。
层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据层层聚合，形成层次结构。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据之间的关联关系。
关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘方法，它通过扫描数据集来发现频繁项集。
天文学领域中的数据科学方法介绍
天文学领域中的数据科学方法介绍引言天文学是研究宇宙中天体现象和宇宙结构、演化的科学学科。
宇宙是一个庞大而复杂的系统，其中包含着无数的天体、物质和能量。
在过去的几十年里，得益于技术的进步，我们能够获得大量的天文观测数据。
为了能够更好地理解和解释这些数据，数据科学在天文学中扮演着重要的角色。
本文将介绍一些在天文学领域中常用的数据科学方法。
一、机器学习在天文学中的应用机器学习是一种通过训练计算机自动学习规律和模式的技术。
在天文学中，机器学习被广泛应用于分类和识别、星系演化、变星分类等任务中。
例如，在恒星分类中，我们可以使用机器学习算法对恒星的光谱特征进行分析，从而判断恒星的类型。
另外，通过训练模型，我们还能够预测恒星的年龄、质量和演化状态等重要参数，为天文学研究提供更多的有用信息。
二、图像处理在天文学中的应用天文学研究中经常需要处理大量的天文图像数据。
图像处理涉及到去除噪声、增强图像细节、分析图像的结构和特征等任务。
在天文学中，图像处理被广泛应用于星系拼图、恒星形成区域的检测、行星表面的研究等方面。
通过图像处理算法，我们能够提取出天文图像中的重要特征，帮助我们更好地理解和解释天体的性质和演化。
三、数据挖掘在天文学中的应用数据挖掘是一种通过发掘隐藏在大规模数据中的有意义的模式和规律，来获取知识和信息的技术。
在天文学中，数据挖掘被广泛应用于星系的分类、行星的探测、宇宙大尺度结构的研究等领域。
例如，通过对大规模星系观测数据进行数据挖掘，我们可以发现星系的集群、超级星团和星系团等天文结构。
此外，数据挖掘还可以帮助我们发现新型的天体或异常事件，为天文学的研究提供新的方向和突破口。
四、统计分析在天文学中的应用统计分析在天文学中是一种重要的数据科学方法。
通过统计分析，我们可以从天文观测数据中提取出有用的统计信息，并对观测结果进行可靠的推断。
在天体物理学研究中，统计分析经常被用于多变量分析、假设检验、参数估计等任务。
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•研究人员数目
•
•数据挖据的定义
•数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、 •模糊的、随机的实际应用数据中， •提取隐含在其中的、人们事先不知 •道的、但又是潜在有用的信息和知 •识的过程。
•在天文学中，从海量天文数据中发 •现稀有或未知类型天体或天文现象。
•
•数据挖掘：知识发现的过程
••数过据程挖的掘核—心知识发现•
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•大型巡天导致天文学步入 • 一个新的时代
• • 大多数数据大的人们无法看 • 这就需要存储技术、网络技术、数据库相关技术和标准等 •许多知识被数据的复杂性所掩盖而难以获得
•大多(不是所有的 )经验关系是建立在3维参数空间基础上的，如椭 •圆和核球星系的基平面。宇宙就是这么简单还是人类认知的偏见 •？
•
•天文中的数据挖掘课题
•
•天文学研究的转变
•过去 : 100到1000个独立的分布的异构数据 / 元数据 / •信息库 .
•目前 : 天文数据可以从融合的分布资源中获得，如虚 •拟天文台 .
•将来 : 随着大型巡天项目的发展，天文学在未来将越 •来越成为数据密集型的科学 .
•挑战 : 越来越难于将数据传输到用户 …
•大部分数据人们是无法直接理解的
•这就需要数据挖掘、知识发现、数据理解技术、超高维可视化、 •人工智能 / 机器帮助的发现
•数据挖掘是帮助和加速科学发现过程的利器
•
•● 大数据 •● 机器学习 •● 可视化 •● 云服务
•Credit：Tony Hey
•
•天文数据的特点
•空间性 •多波段性 •海量性 •非线性 •异构性 •缺值性或坏标记 •分布性 •高维性 •时序性 •开放性
•优越性
•新的概念(Concept discovery) •点滴知识(Bootstrapping knowledge)
•
•聚类分析
•
•回归分析（known uknowns）
•定义
•将一个连续应变量建模为一个或多个预测元的函数。 •这个规则是通过具有标签的数据进行监督学习获得的。
•应用
•恒星物理参数（Teff、g、[Fe/H]）的测量， •星系和类星体的测光红移，等等
•
X射线, 可见光, 红外, ...
•分类
•粗分: 恒星 vs. 河外天体
•细分: A0 vs. B0…, AGN vs. QSO vs. 星系
•
•聚类分析（uknown uknowns）
•定义:
•按照某种规律聚在一起的称为一类。 •所用的数据是无标签的，通过非监督的学习方式训练数据，类间
•的差异尽可能地大，而类内的差异尽可能地小。
•
•基本的天文问题 – 3
•降维问题:
•寻找相关性和参数的基平面
•–维数成千上万 • • 维灾 ! •–参数之间的相关性？线性或 • 非线性混合? •–本征值或紧致表示是否可以 • 代表整个数据集的性质?
•
•基本的天文问题 – 4
•叠加和分解问题:
•在参数空间中重叠的天体找出它们的所属类别
•假设1010 天体在1000维空间中重叠怎么办? 如何最优地分解和抽取不同类型的天体? 一些约束条件如何应用?
•透明的计算架构 •（网格、云、
•星表和元数据
•知识
•
•数据挖掘的常用技术
•人工神经网络 •支持矢量机 •决策树 •遗传算法 •近邻算法 •规则推导 •粗糙集
•
•
•数据挖掘的任务
•数据总结 •分类分析 •聚类分析 •回归分析 •关联规则分析 •序列模式分析 •依赖关系分析 •偏差分析 •模式分析或统计分析 •时序数据分析 •其它
•• 因此，需要更有效的挖掘和分析算法或工具
•
•天文学家一直在从事数据挖掘
•“The data are mine, and •you can’t have them!”
•• 严格意义上讲 ... •• 天文学家喜欢对事物进行分类 ... •(监督学习. 如,分类) •• 天文学家喜欢对事物归类 ... •(非监督学习. 如,聚类) •• 天文学家更希望发现新的天体或现象 ... •(半监督学习. 如, 离群探测)
•数据流：约每秒700MB，约 •每天15PB
•来自34个国家的1000名科学 •家参与该项目
•成千上万的小型天线阵分 •布在三千多米范围内
•数据流：约每秒60GB，一 •天一百万PB
•SKA超级计算机约1亿台， •每秒要执行1018次操作
•
•天文数据的常用类型
•光谱数据 •图像数据 •星表数据 •时序数据 •模拟数据
•天体物理学是研究宇宙的物理学，这包括星体的物理性质（光度、密 •度、温度、化学成分等等）和星体与星体彼此之间的相互作用。应用 •物理理论与方法，天文物理学探讨恒星结构、恒星演化、太阳系的起 •源和许多跟宇宙学相关的问题。
•天文统计学是用统计学的知识来解决天文问题.
•天文信息学是用信息技术来解决天文学所面临的各种大数据问题.
•
•分布的数据挖掘
•分布的数据挖掘有两种类型: •1. •分布的挖掘数据 •2. 挖掘分布的数据
•
•分类分析（known knowns）
•定义
•按照某种规则，新的数据被划分到已知类别中的一类。 •这个规则是通过具有标签的数据进行监督学习获得的。
•应用
•恒星分成不同的光谱型，星系按哈勃或形态分类，活动 •星系核进一步细分，等等
•方法
•神经网络 •决策树 •Naïve Bayesian Networks •支持矢量机 •学习矢量量化 •遗传算法 •…….
•
•基本的天文问题 – 2
•离群探测: (未知的未知)
•找到那些超出我们预期的天体或事件 (不属于 • 已知类别) 这些有可能是真正的科学发现或垃圾 因此，离群探测可用于:
•新奇发现 –Nobel prize? 异常探测 – 探测系统是否正常工作? 数据质量保证 – 数据流是否正常工作?
•在1000维空间中或感兴趣的子空间（低维空间） • 中，如何最优化地探测到离群? 怎样衡量“兴趣度”?
•算法移植到数据 !
•
•科学研究的四个阶段
•第一范式
•
实验或测量
•第二范式
•
理论分析
•第三范式
•
数值模拟
•第四范式
•
数据密集型的科学
•
Data Fusion+DM+ML
•
•数据驱动到数据密集
•天文学一直以来就是数据驱动的科学 •现在成为数据密集型的科学:
• 天文信息学（Astroinformatics ）!
•应用：
•SDSS的双色图恒星聚在一块 如香蕉状，类星体则偏离该区域。
•方法：
•K均值聚类 •Hierarchical clustering •预期最大算法（Expectation Maximization algorithm） •高斯混合模型（Gaussian mixture modeling） •主成分分析 •……
•大型数据集 •学科内标准 •共享数据中心 •合作研究 •如：基因组学、金融
•
•大数据五“ V”特点： •Volume (数据量 ) •Variety （多样性） •Value （价值密度低） •Velocity （速度快时效高） •Veracity （真实性）
•中型或小型数据集 •普通文档、EXEl •广泛应用的各类数据、标准少 •本地服务器或计算机 如：社会科学、人文科学
•方法
•神经网络
•决策树
•
kNN
•支持矢量机
•核回归
•…….
•
•基本的天文问题 – 1
•聚类问题:
•在数据集中查找聚类的天体 •统计意义和科学意义上各个类别的重要性是什么? •找“朋友的朋友”或近邻的最优算法?
• N >1100 , 如何有效地排序、分类? • 维数 ~ 1000 – 因此, 若干子空间搜索问题 •是否存在两点或更高阶的相关性? • N >1010, N-point 相关怎么做? • 与N2logN成正比的算法显然不能用
•
•基本的天文问题 – 5
•最优化问题:
•在高维参数空间中如何找到复杂的多变量函数的最 •优解（最佳拟合、全局最大似然）
•
•为什么需要分布的数据挖掘?
•
由于…
•
… 许多重大的科学发现产生
•
于多数据源的交叉证认:
•
-- 类星体
•
-- Gamma-ray bursts
•
-- 极亮红外星系
•
-- X射线黑洞双星
基础全面天文学中的数据挖 掘
•
•概要
•必要性 •概念 •技术 •问题 •展望
•
•天文学、天体物理学、天文统计学、天文学信息学
•天文学是研究宇宙空间天体、宇宙的结构和发展的学科。内容包括天 •体的构造、性质和运行规律等。主要通过观测天体发射到地球的辐射 •，发现并测量它们的位置、探索它们的运动规律、研究它们的物理性 •质、化学组成、内部结构、能量来源及其演化规律。天文学是一门古 •老的科学，自有人类文明史以来，天文学就有重要的地位。
•
-- 射电星系
•...
•“Just
•Checking”
•
•天文数据的分布性
•不同的人、研究所、项目、国家、机构, … 数据的异构性 (如,数据库, 图像, 星表, 文件 • 系统, 网页, 文档数据图书馆, 二进制, 文本, • 结构的,非结构的, …) 天文学家要查询和挖掘这些数据需要进行 • 两步操作 尽管虚拟天文台驱动数据发现和融合,但是 • 仍然不能有助于大型数据挖掘的开展
• 面向数据的天文学研究= “第四范式” •科学知识发现