基于随机森林的激变变星候选体的数据挖掘
海量光谱中激变变星候选体的数据挖掘
天体 的光分别传输 到多台光谱 仪 ，同时获得 它们 的光谱 ，是 世界上光谱 获取率 最高 的望远镜 。Ｌ ＡＭＯＳ 的巡天将 产 生 Ｔ
大量光谱 。这些数据除可用于大样本 统计研 究 的课题 外 ，还
核 的吸收线 ， 有时也有 中性氦线 ， 些犬体 赴处于爆 发下 降 这
阶段 的矮 新 星或 类 新 星变 星 ；
包含 了稀少 天体 和变 源天体 ， 如激变 变星等 。使用 数据挖 掘
技术 ，可在每个观测夜获得 的数 以万计 的光 谱 中，在不增加 很大投入 的情况 下迅速 找出这类 特殊 天体的候选 体 ， 再使用
（ ）有 Ｂ ｌ ｒ 系，有时还有氦线组成 的纯 吸收谱 ， ３ ａｍｅ 线 或 低 量子数 Ｂ ｌ ｒ ａ ｍｅ 线有发射核 ，可能是爆发 阶段的矮新 星 。
富模 板库 。 实验发现了 ５ 个新 的激 变变 星候选体 ， ８ 表明了该方法 的可行性 ， 为在 Ｌ ＡＭＯＳ Ｔ海量光谱 中快速
搜索激变变星等稀 少天体提供了有效 途径 。
关键 词 激变变星 ； 数据挖掘 ；主分量 分析 ； 支持向量机
文献标识码 ： Ａ Ｄ Ｉ ０ ３ ６／．ｓｎ １ ０— ５３ ２ １ ）８２ ７ —５ Ｏ ：１ ． ９４ ｊｉ ．０ ００ ９ （０ １０ —２ ８０ ｓ ｍｅ 吸 收 特征 。李 宗 云 研 究 ＿ ２ 激 变 变 星 及 相 关 天 体 ， ｒ 『 Ｏ个 将
收稿 日期 ：２ １一６２ ．修订 日期 ：２ １—１１ ０ ｏ０ —８ ０ ０１—０ 基金项 目：国家 自然科学基金项 目（０ ７ ０ １ １７ Ｏ ３ 资助 １ ９ ３ ２ ，１０ ８ １ ） 作者简介 ： 姜 斌 ，１ ７ ９ ７年生 ，山东大学威海分校信息工程 学院讲师
随机森林特征提取matlab
在本篇文章中，我将探讨随机森林特征提取在MATLAB中的应用。
随机森林是一种强大的机器学习算法，可用于特征提取和分类。
MATLAB作为一种流行的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，适用于实现随机森林算法以及进行特征提取。
1. 了解随机森林特征提取的原理在开始探讨MATLAB中的随机森林特征提取之前，首先需要了解随机森林的工作原理。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高准确性。
在特征提取方面，随机森林可以通过评估每个特征的重要性来帮助识别最具区分度的特征。
2. MATLAB中实现随机森林在MATLAB中，随机森林算法可以通过集成学习工具箱来实现。
该工具箱提供了便捷的函数和工具，可用于构建和训练随机森林模型。
通过调用相应的函数和设置参数，可以轻松地在MATLAB中实现随机森林算法。
3. 随机森林特征提取的流程在进行特征提取时，首先需将数据准备好并划分为训练集和测试集。
接着使用MATLAB中的函数构建随机森林模型，并利用训练集训练模型。
随后，通过评估每个特征的重要性，可以识别出最具区分度的特征。
利用得到的特征进行分类或其他应用。
4. 个人观点和理解在我看来，随机森林特征提取在MATLAB中的应用具有广泛的实际意义。
通过利用随机森林算法，可以有效地识别出对于数据分类或预测最为关键的特征，为进一步分析和应用提供了重要参考。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算工具，为实现随机森林特征提取提供了便捷的方式，使得该方法具有更广泛的应用前景。
在本文中，我从随机森林特征提取的原理、MATLAB中的实现、流程和个人观点等方面对该主题进行了全面评估和探讨。
通过这篇文章，希望读者能更深入地了解随机森林特征提取在MATLAB中的应用，并对该方法有个更全面、深刻和灵活的认识。
随机森林特征提取在MATLAB中的应用正变得越来越受到人们的关注。
随机森林是一种强大的机器学习算法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高准确性。
基于随机森林深度特征选择的人体姿态估计
基于随机森林深度特征选择的人体姿态估计朱珏钰;曹亚微;周书仁;李峰【摘要】The human pose estimation system which uses the random forest as classifier has a problem about taking up too big memory footprint, so this paper puts forward an optimization random forest model to solve the problem above. The new model introduces the Poisson process and combines it with the depth information to form a filter before Bootstrap sampling, and then filter the original training dataset, moving the pixel sample which not plays a positive role away. After that the goal of refactor the training dataset is achieved. So the insufficient about repeated sampling and the weak represen-tative of random forest can be improved. And the experimental results show this optimization is effective, reducing the time and space complexity of the system greatly, and makes the system more general.%针对以随机森林为分类器的人体姿态估计系统内存占用过大的问题，提出一种优化的随机森林模型，该模型在进行Bootstrap抽样前，引入Poisson过程并将其与深度信息相融合组建一个滤过网对原始训练数据集进行过滤，将一部分对后续分类起到非积极作用的特征样本点滤除，使训练数据集得到优化重构，进而较好地弥补随机森林在抽样过程中重复抽样以及重抽样样本代表性不强的缺点。
SDSS-DR8中激变变星候选体的数据挖掘
伟 的巡天计划 。它对 四分之一的天 区进 行观测 ，对一亿个 以
上 的天体测定位置和亮度 ， 对 一百 万颗 以上 的星系和类 星体 测定距离 ， 其巡天得到的数据量是 空前 的 ， 大约为 １ ５ Ｔ Ｂ ［ 。
起， 得到低维坐标表示 。 ２ ０ １ １年 Ｓ Ｌ Ｏ ＡＮ发 布 了最新的 Ｄ Ｒ ８数 据＿ ＿ ８ ］ ， 本 研究 以
Ｓ ＤＳ Ｓ － ＤＲ８中激变 变 星候 选体 的数 据挖 掘
姜 斌， 潘景 昌， 王 为
２ ６ ４ ２ ０ ９
山东大学 （ 威海 ） 机 电与信息工程学院，东 威海
摘
要
提 出一套适用于在海 量光谱 中快速 发现激变变 星 的方 法。针对 Ｓ Ｄ Ｓ Ｓ发布 的 Ｄ Ｒ ８数据 ， 尝试 流型
ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ， Ｐ Ｃ Ａ） ＋支 持 向量机 （ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｔ ｒ ｖ ｅ ｃ — ｔ ｏ ｔ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ， Ｓ Ｖ Ｍ） 和 随机森林 的方法对 Ｓ Ｄ Ｓ Ｓ的 Ｄ Ｒ２ ￣Ｄ Ｒ７
关键词 激变变星 ； 数据挖掘 ；Ｌ Ｌ Ｅ； 光谱
文献标识码 ： Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ４ ￣． ｉ ｓ ｓ ｒ ￣１ ０ ０ ０ — ０ ５ ９ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ — ０ ４ ６ ４ — ０ ４ 维处理中的应用 。
中图分类号 ： ＴＰ ２ ９
量大 ， 但准确度和 Ｐ Ｃ Ａ处 于同一量级 ， 而且在低维空 间对光
谱特征的描述更准确 。本 文通过 实验验 证 了 Ｌ Ｌ Ｅ方法 的可
行性 ， 探讨 了非线性降维方法在天文数 据挖掘 中的应用 ， 为
随机森林特征提取matlab -回复
随机森林特征提取matlab -回复随机森林是一种强大的机器学习算法，它能够处理各种类型的数据，并在特征提取方面表现出色。
在本文中，我们将讨论如何使用Matlab编程实现随机森林特征提取。
首先，让我们简要回顾一下随机森林算法的原理。
随机森林是由多个决策树组成的集合，每个决策树都是通过对不同的随机特征子集进行训练得到的。
在进行预测时，每个决策树都会独立地给出一个预测结果，然后通过投票或平均来确定最终的预测结果。
现在我们将介绍一些在Matlab中实现随机森林特征提取的步骤：1. 数据准备：在进行特征提取之前，我们需要准备一个适当的数据集。
这个数据集应该包含输入特征和对应的标签。
在Matlab中，数据通常以矩阵的形式表示，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
确保你的数据集具有正确的格式和标签。
2. 安装随机森林包：要在Matlab中使用随机森林算法进行特征提取，我们需要先安装相应的包。
在Matlab的命令窗口中输入以下命令，以安装支持随机森林的包：!pip install -q -U matlab-rf3. 导入包和数据：在编程之前，我们需要导入相关的包和数据。
使用以下代码导入随机森林的包和数据集，并将其存储在相应的变量中：import matlab.internal.statistics.RandomForestload('your_dataset.mat')4. 设置随机森林参数：在实施随机森林之前，我们需要设置一些参数。
这些参数包括树的数量、每个树的最大深度和随机特征的数量等。
你可以根据你的需求来设置这些参数。
以下是一个示例设置：numTrees = 100;maxDepth = 10;numFeatures = 3;5. 构建随机森林：现在我们准备好了构建随机森林。
使用以下代码创建一个随机森林对象，并使用训练数据进行训练：rf = RandomForest(numTrees, maxDepth, numFeatures);rf.train(X_train, y_train);6. 特征提取：完成训练后，我们可以使用已训练的随机森林对象来提取特征。
基于随机森林的文本分类算法改进与性能评估
基于随机森林的文本分类算法改进与性能评估随机森林（Random Forest）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于文本分类任务中。
本文将介绍基于随机森林的文本分类算法的改进方式，并对其性能进行评估。
首先，我们需要了解随机森林算法的基本原理。
随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类。
每个决策树在训练时使用随机选择的特征子集进行训练，以增加模型的多样性。
最终的分类结果由多个决策树投票得到。
在改进随机森林的文本分类算法时，我们可以考虑以下几个方面：1. 特征选择：文本分类的性能很大程度上依赖于选择合适的特征。
传统的方法是使用词袋模型表示文本，并计算词频、TF-IDF 等特征。
然而，这些方法忽略了单词之间的关系。
我们可以考虑使用词嵌入（word embedding）技术来表示文本，将单词映射到低维向量空间中，从而保留了单词之间的语义信息。
2. 数据预处理：文本分类算法通常需要对原始文本进行一些预处理操作，例如分词、去除停用词、大小写转换等。
这些操作有助于提取文本的有用信息，同时减少噪声干扰。
此外，还可以考虑使用词形还原（lemmatization）和词性标注（part-of-speech tagging）等技术，进一步提高分类效果。
3. 参数调优：随机森林算法中的一些参数可以对分类性能产生重要影响。
例如，决策树数量、特征子集大小等。
我们可以使用交叉验证等技术来选择最佳参数组合，以提高算法的性能。
4. 集成策略：随机森林算法通常使用简单的多数投票策略来决定最终的分类结果。
然而，对于不平衡的数据集或某些特定的类别，这种策略可能会导致性能下降。
因此，我们可以考虑使用加权投票或基于置信度的投票策略，以提高分类准确率。
在对基于随机森林的文本分类算法进行性能评估时，我们可以采用以下指标：1. 准确率（Accuracy）：分类模型的预测结果与实际标签的一致性程度。
2. 查准率（Precision）：真正例（True Positive）占预测正例（Predicted Positive）的比例。
基于随机森林算法的机器学习分类研究综述
基于随机森林算法的机器学习分类研究综述
向进勇;王振华;邓芸芸
【期刊名称】《人工智能与机器人研究》
【年(卷),期】2024(13)1
【摘要】机器学习是实现人工智能的重要技术,随机森林算法是机器学习的代表算法之一。
随机森林算法以简单、有效而闻名工业界和学术界,它是基于决策树的分类器,通过投票选择最优的分类树。
随机森林算法有可变重要性度量、包外误差、近似度等优秀特性,因此随机森林被广泛的应用到分类算法中。
目前,不仅在医学、农业、自然语言处理等领域被广泛提及,而且在垃圾信息分类、入侵检测、内容信息过滤、情感分析等方面都有广泛的应用。
本文主要介绍了随机森林的构建过程以及随机森林的研究现状,主要从分类性能、应用领域以及分类效果加以介绍,分析随机森林算法优缺点以及研究人员对随机森林算法的改进,希望通过分析能够让初学随机森林算法的研究人员掌握随机森林的理论基础。
【总页数】10页(P143-152)
【作者】向进勇;王振华;邓芸芸
【作者单位】伊犁师范大学网络安全与信息技术学院伊宁;伊犁师范大学伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室伊宁
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于机器学习的专利文本分类算法研究综述
2.基于随机森林与特征提取算法的试验文本分类算法研究
3.双循环新发展格局下沿边省区经济增长动力转换研究——基于机器学习随机森林算法
4.机器学习分类问题及算法研究综述
5.基于随机森林机器学习算法的中非农产品贸易的影响因素研究
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基于精度突变的随机森林特征优选方法研究与应用
基于精度突变的随机森林特征优选方法研究与应用
潘建平;尚栋;谢鹏;郭志豪;齐晨;李逸萌
【期刊名称】《测绘工程》
【年(卷),期】2024(33)3
【摘要】随机森林特征优选法是遥感解译中常用的特征选取方法,可以减少特征冗余提高提取精度。
但该算法在构建决策树时会随机选择特征子集,导致某些重要的特征被丢失,从而使优选结果不是最优特征子集。
以水稻提取为例,设计了一种基于精度突变的随机森林特征优选方法:利用随机森林特征优选方法对研究区进行特征排序;通过逐级组合的方式进行水稻提取;将精度突变的特征重新加入到特征优选子集;基于最优特征优选子集提取水稻。
实验结果显示,文中方法将水稻提取中被丢失的特征重新加入到特征优选子集中,其总体提取精度可提升2.7%,表明文中方法可提高水稻的提取精度,同时该方法在地物分类和变化检测等相关领域也有一定的参考价值。
【总页数】10页(P26-35)
【作者】潘建平;尚栋;谢鹏;郭志豪;齐晨;李逸萌
【作者单位】重庆交通大学智慧城市学院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于随机森林特征重要性的K-匿名特征优选
2.基于特征优选的随机森林算法在湿地信息提取中的应用——以湖北洪湖湿地自然保护区为例
3.基于随机森林的局部放电特征提取和优选研究
4.基于随机森林特征优选的冬小麦分类方法
5.基于随机森林与特征选择的藏东南土地覆被分类方法及精度评价
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基于随机森林的文本分类模型研究
基于随机森林的文本分类模型研究罗新【摘要】文本分类作为处理大量文本数据的关键技术,可以在较大程度上解决“信息爆炸”所带来的问题.Breiman提出的随机森林算法具有良好的泛化性和鲁棒性、对噪声不敏感、能处理连续属性的特点,很适合用来建立文本分类模型.笔者将随机森林算法尝试性引入文本分类领域,构建基于随机森林的文本分类模型,并在标准文本测试集Reuters-21578进行测试和比较,结果表明:(1)该模型可以较好地应用于文本分类;(2)与基于CART、REPTree和J48的文本分类模型的结果相比较,基于随机森林的文本分类模型的效果最好,F1-Measure达到了0.777;(3)基于随机森林的文本分类模型操作方便、直观有效、评价结果可靠,为文本分类研究提供了新思路.【期刊名称】《农业图书情报学刊》【年(卷),期】2016(028)011【总页数】5页(P50-54)【关键词】文本分类;随机森林;CART树【作者】罗新【作者单位】华南理工大学工商管理学院,广东广州510640【正文语种】中文【中图分类】TP391随着Internet的迅猛发展，各类文本信息快速增长，如何在错综复杂的海量文本信息中获取最有用的信息始终都是信息处理的热点。
文本分类作为处理大量文本数据的关键技术，可以在较大程度上解决“信息爆炸”所带来的问题。
文本分类是使用机器学习的方法实现文本类别的自动标注，是信息检索、信息过滤和数据挖掘中的重要主题之一，被广泛应用于搜索引擎、信息检索、数字化图书馆等多个领域。
因此，对文本分类技术的研究具有非常重要的现实意义。
目前，较为常用的文本分类算法包括K-最近邻法（K-Nearest Neighbor，KNN）[1]，贝叶斯方法（Bayes）[2]，决策树和支持向量机（SVM）[1]等方法。
随机森林[3](Random Forests，RF)是 Breiman于2001年提出的一个组合分类器(Classifier Combination)算法。
大数据中效用挖掘的快速单阶段算法
大数据中效用挖掘的快速单阶段算法刘君强;周青峰;王文慧;时磊【摘要】现有数据挖掘算法的缺点是在挖掘大数据时会出现大量候选模式,从而造成可伸缩性瓶颈,个别算法虽然不生成候选模式,但是计算代价高昂,缺乏有效剪裁,运行效率存在瓶颈.为此,提出一个全新的单阶段不生成候选模式的数据挖掘算法,其创新性有3点:一是基于前缀生长的模式枚举和基于效用上限值评估的剪裁策略;二是基于稀疏矩阵和虚拟投影的效用信息表达;三是节省存储空间的深度优先搜索方法.大量实验表明,新算法的时间效率比现有算法高5倍以上,并且内存使用量比现有算法少20％～60％,可伸缩性高.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2015(031)004【总页数】9页(P77-85)【关键词】大数据;效用挖掘;高效用模式;频繁模式【作者】刘君强;周青峰;王文慧;时磊【作者单位】浙江工商大学杭州310018;浙江工商大学杭州310018;浙江水利水电学院杭州310018;浙江工商大学杭州310018【正文语种】中文1 引言效用模式挖掘[1～6]是近年来发展起来的大数据分析技术，不仅考虑数据统计显著性，而且也考虑用户兴趣和目标[7]。
例如，传统频繁模式挖掘技术[8～11]只能从销售数据中挖掘出购买频率较高的产品组合，而效用模式挖掘技术可以从中发现利润回报较高的产品组合。
效用模式挖掘不仅是各种挖掘问题的基础[12～14]，也可以直接应用于各种大数据分析。
例如，网络传媒的点击率和转化率分析、价值链分析、网购的消费者行为理解和预测等。
然而，效用模式挖掘技术还不成熟，只有很少量成果。
由于效用模式不具有反单调性，即一个低效用模式的超集可能是高效用的，挖掘高效用模式要比挖掘频繁模式困难得多，因为很难剪裁搜索空间。
现有挖掘算法大多数采用两阶段法，即先在第1阶段从原始数据中挖掘出候选模式，再在第2阶段从候选模式中进一步挖掘出效用模式。
其缺点是挖掘大数据时会产生大量候选模式，造成存储空间开销过大，形成可伸缩性瓶颈，并最终导致运行的时间效率低下。
SDSS-DR8中激变变星候选体的数据挖掘
SDSS-DR8中激变变星候选体的数据挖掘SDSS-DR8是 Sloan 数字巡天第8期的数据发布，它被广泛应用于天文领域的数据挖掘中。
其中，激变变星候选体的挖掘是一个重要的研究方向。
本文将基于SDSS-DR8，探讨如何利用数据挖掘技术发现激变变星候选体。
首先，我们需要了解什么是激变变星。
激变性是指一些天体的亮度出现较大的变化，这些变化有周期性和不规则性之分。
激变变星是指这些天体中亮度变化最为明显的一类，其中包括类星体、RR型星和Cepheid型星等。
因为激变变星的亮度变化往往与其物理性质直接相关，所以研究这些变星有助于我们进一步了解宇宙的演化过程。
SDSS-DR8是一次对大范围天文目标的尝试，利用了望远镜拍摄的图像、光谱和红移测量等多种方法，对宇宙中的各种天体进行了大规模的观测和测量。
对于激变变星的研究，SDSS-DR8中包含了大量的候选体数据，但是要从中挖掘出真正的激变变星并非易事。
数据挖掘技术可以帮助我们处理这种大规模数据，提高研究的效率和精度。
在这里，我们采用聚类和分类两种方法挖掘激变变星候选体。
首先，我们利用聚类方法对激变变星候选体进行分类。
聚类是一种将若干相似对象归为一类的方法，它能够在数据中识别出不同的模式和类别。
我们对SDSS-DR8中的激变变星候选体进行聚类分析，得到它们的分类结果。
聚类方法可以帮助我们把相似的激变变星候选体归为一类，从而更好地了解它们的特征和规律。
然后，我们利用分类方法对激变变星候选体进行判别。
分类是一种建立类别判别模型、把数据分到不同类别的方法，它能够通过训练数据，学习和拟合出数据的特征和规律。
我们可以用监督学习的方法，利用SDSS-DR8中的已知激变变星样本，训练一个激变变星分类器。
然后，在测试数据中，利用这个分类器对激变变星候选体进行分类。
分类方法可以帮助我们对激变变星候选体进行准确、快速的识别和判别，提高研究的效率和精度。
综上所述，数据挖掘技术在SDSS-DR8激变变星候选体的研究中发挥了重要的作用。
一种基于随机森林算法的探明储量预测新方法
一种基于随机森林算法的探明储量预测新方法摘要传统的哈伯特模型、翁氏模型等预测方法主要采用一元多项式拟合储量增长趋势，无法解决多变量对储量预测的影响，使得预测结果与客观实际存在较大差距。
文章基于随机森林机器学习模型，建立了一种预测累计探明储量增长趋势的新方法。
该方法通过相关性分析找出影响探明储量增长的可量化指标，从而确定模型训练中的输入属性，以同类盆地油田年度累计探明储量为评价单元，建立随机森林机器学习样本数据集，通过调整决策树个数和单个决策树的最大特征数，对模型进行优化训练，从而建立累计探明储量预测模型，成功解决了多因素叠加下储量非线性增长预测的难题。
该方法在东部断陷盆地油田年度累计探明储量预测中应用成效显著，预测模型拟合的准确率达到88.19%,具有巨大的推广应用价值。
关键词：机器学习；随机森林算法；储量增长趋势；东部断陷盆地；油田年度累计探明储量O引言储量是勘探工作的目标和导向，采用科学的方法预测储量增长趋势和合理确定储量指标对于油公司发展规划编制和勘探工作部署制定具有至关重要的意义。
传统的油气储量增长趋势的预测方法包括基于生命旋回的哈伯特模型、翁氏模型、逻辑斯谛模型、高斯模型等，以及基于概率论与蒙特卡洛统计模拟法的油田规模序列法”51,这些方法在国外广泛应用，国内油公司在学习、引进这些方法的同时，也在实际应用过程中建立了适合本地区储量增长特征的方法，例如对储量发现历史数据进行拟合的“帚状”预测模型以及针对勘探发现中储量“多峰”增长问题建立的多旋回哈伯特模型、多旋回高斯模型等51.现有的方法技术存在的主要问题包括：目前广泛应用的哈伯特模型、翁氏模型等预测的是盆地整个油气勘探生命旋回的资源量、最终探明储量，无法有效解决中短期储量增长预测的问题；现有的预测方法主要研究对象为单一盆地或凹陷，缺少对同种类型盆地的研究；目前的方法主要采用一元多项式拟合储量增长趋势，无法解决多变量对储量预测的影响，使得预测结果与客观实际存在较大差距。
高维数据挖掘中基于稀疏回归的嵌入式特征提取方法
高维数据挖掘中基于稀疏回归的嵌入式特征提取方法
林书亮
【期刊名称】《中国西部科技》
【年(卷),期】2013(12)12
【摘要】特征提取是高维数据降维的常用方法之一，特征提取的效果会直接影响后续处理方法的性能。
本文提出了联合嵌入学习与稀疏回归进行特征提取的方法，在采用图的拉普拉斯变换描述数据特征的同时，添加了L2,1标准化稀疏约束进行特征选择。
此外，本文还包括这种方法的收敛性，计算复杂度的分析，并在典型图像和生物实测数据上开展了方法验证，实验结果表明，该方法能有效地提取出所需的特征，且具有很高的准确率。
与传统的非监督的特征提取方法相比，本文提出的方法综合了嵌入学习与稀疏回归的优点。
【总页数】3页(P25-27)
【作者】林书亮
【作者单位】国防科学技术大学理学院系统科学与数学系，湖南长沙 410073【正文语种】中文
【相关文献】
1.高维数据挖掘中基于正则化估计的特征提取算法
2.高维多目标优化中基于稀疏特征选择的目标降维方法
3.高维数据挖掘中基于中位数回归的特征提取新方法
4.基于稀疏表示和外输入自回归模型的单次诱发电位提取方法
5.基于稀疏聚类的高维数据特征选择及应用
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于随机森林和转导推理的特征提取方法
分类性 能 ， 去多余 的或不相 关 的信息 ， 删 由图形表 示发
现 其 固有结构 正是 维数 约减 所 研究 的范 畴 ， 即通 常 所
基 于 随 机 森 林 和 转 导 推 理 的特 征 提 取 方 法
邱一卉 ， 米 红
（ 门大 学 信 息 科 学 与技 术 学 院 ， 建 厦 门 ３ １ ０ ） 厦 福 ６０ ５
摘要： 提出一种基于随机森林 和转 导推理 的特 征提取方 法 ， 骤如下 ：） 步 １利用带标 签 的训练样本建 立随机 森林模 型；） ２
将 无 标 签 的测 试 数 据 导 入 随 机 森 林 模 型 中 ， 成 全 体 数 据 （ 练 样 本 和测 试 数 据 ） 相 似 性 矩 阵 ；） 该 相 似 性 矩 阵 进 行 生 训 的 ３对 多 维尺 度变 换 得 到全 体 数 据 的低 维 数 据 表 示 ， 低 维 特 征 ， 得 原 高 维 数 据 在 低 维 空 间 中 具 有 更 好 的 可 分 性 ． Ｉ 据 即 使 ＵＣ 数 库 的实 验 结 果 表 明 ： 主 成 分 分 析 方法 相 比 ， 方 法 将 无 标 签 测 试 集 的数 据 分 布 信 息 转 移 到 相 似 性 矩 阵 中 ， 好 地 刻 画 与 该 更 整 个 样 本 空 间 上 的数 据 分 布 特 性 ， 而 提 高 分类 器 的性 能 ， 一 种 行 之 有 效 的 特 征 提 取 方 法 ． 后 还 讨 论 了 特 征 提 取 维 从 是 最 数 对 模 型准 确 率 的影 响 ， 为实 际应 用 提 供 参 考．
特征选择技术在随机森林中的应用探索
特征选择技术在随机森林中的应用探索随机森林是一种强大的机器学习算法，它通过集成多个决策树来进行分类或回归任务。
然而，当特征数量庞大时，模型的性能可能会受到影响，因为某些特征可能对结果没有贡献，甚至可能引入噪声。
因此，特征选择技术在随机森林中的应用变得至关重要。
特征选择是指从原始特征集中选择最具有代表性的特征子集，以提高模型的性能和泛化能力。
在随机森林中，特征选择可以分为两个阶段：特征重要性评估和特征子集选择。
在特征重要性评估阶段，随机森林通过计算每个特征对模型性能的贡献来确定其重要性。
常用的指标包括基尼系数和信息增益。
基尼系数衡量了一个特征在节点分裂时的不纯度减少程度，信息增益则是基于信息论的概念，衡量了一个特征在节点分裂时的信息增益量。
通过计算每个特征的重要性，我们可以了解哪些特征对模型的性能有重要影响。
在特征子集选择阶段，我们需要选择一部分重要性较高的特征来构建最终的特征子集。
常用的方法有基于阈值的方法和基于排序的方法。
基于阈值的方法通过设定一个重要性的阈值，选择重要性大于该阈值的特征。
而基于排序的方法则是根据特征的重要性进行排序，选择前k个重要性最高的特征。
除了传统的特征选择方法，还有一些基于随机森林的特征选择方法。
其中最著名的是Mean Decrease Impurity（MDI）方法。
MDI方法通过计算每个特征在随机森林中所有决策树上的基尼系数的平均减少量来评估特征的重要性。
这种方法的优点是简单直观，容易理解和解释。
然而，它对于高基数特征（如文本数据）的效果可能不佳。
为了解决MDI方法对高基数特征的问题，我们可以使用Mean Decrease Accuracy（MDA）方法。
MDA方法通过随机重排一个特征的值来破坏其与目标变量之间的关系，然后计算模型性能的下降量来评估特征的重要性。
这种方法的优点是适用于各种类型的特征，但计算量较大。
除了MDI和MDA方法，还有一些其他的基于随机森林的特征选择方法，如Permutation Importance（PI）方法和Drop-Column Importance（DCI）方法。
用于防沉迷系统的基于随机森林的自训练学习系统及方法[发明专利]
![用于防沉迷系统的基于随机森林的自训练学习系统及方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/5240814c59fafab069dc5022aaea998fcc2240d1.png)
专利名称：用于防沉迷系统的基于随机森林的自训练学习系统及方法
专利类型：发明专利
发明人：骆源,徐彬,方品,应臣浩
申请号：CN201810974270.0
申请日：20180824
公开号：CN109284776B
公开日：
20220503
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种用于防沉迷系统的基于随机森林的自训练学习系统及方法，所述方法包括：对至少一个已标记的游戏特征序列进行PCA训练获得游戏特征序列训练集；基于随机森林的分类器对未标记的游戏特征序列进行识别，将置信度最高的未标记的游戏特征序列添加到所述游戏特征序列训练集；重新对所述游戏特征序列训练集的数据进行PCA训练，直至达到预设循环次数或所述游戏特征序列训练集不再增大；利用所述游戏特征序列训练集对输入的测试游戏特征序列进行识别。
本发明提供的基于随机森林的自学习方法，用于解决防沉迷系统中大量游戏序列数据无标记的问题，通过利用大量的未标记游戏序列数据和少量的标记游戏序列数据共同构建更好的分类器。
申请人：小沃科技有限公司,上海交通大学
地址：201712 上海市杨浦区大连路688号宝地广场A座21F
国籍：CN
代理机构：上海光华专利事务所(普通合伙)
代理人：庞红芳
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利用EP对太阳系近邻激变变星进行统计研究
图中空心心方方框和圆圈为激变变星样本，可⻅见当时构建光度函数的样本数和 完备度都不尽如人人意
Byckling+2010 与Ries+2013年的光度 函数和使用用的样本数⺫目目以及光度分布
此工工作中的激变变星在低光度处有更多的样本，但光度在1.E30-32erg/s之间的 样本完备性任然不好
EP对激变变星的观测可能达 到的科学⺫目目标及意义
EP的大大视场是探测太阳系附近激变变星的强大大武器 EP的常规扫描观测即可进行行科学研究。由现有工工作可以推测，在 1年的观测中，EP可以探测到300pc内，光度在5.E30erg/s以上的 所有激变变星，数⺫目目可达300-1000颗（5年观测可达到此数⺫目目的3 倍左右） 这个完备的样本对研究激变变星的统计性质极端重要，如：构建 光度函数、后续光学观测测定白白矮星质量、X射线光谱观测研究 吸积过程等等。 上述结论可进一一步对激变变星的形成和演化、对星系X射线背景 辐射的贡献、Ia型超新星的诞生生率及前身身星等等问题的研究有重 要意义。是回答第二二⻚页中科学问题的基础。
利用用EP对太阳系近邻激变变 星进行行统计研究
徐晓杰 南京大大学
激变变星研究的科学意义
激变变星是含有一一颗白白矮星的双星系统，白白矮星吸积伴星 的物质并辐射出X射线 激变变星的X射线光度一一般分布在1.0E30-34erg/s之间，由 于其空间密度较大大，是星系X射线背景辐射的重要组成部分 激变变星与Ia型超新星的前身身星候选体之一一，即通过吸积 增⻓长质量至至钱德拉塞卡质量极限的白白矮星有密切联系 激变变星的统计研究对上述科学问题有重要意义
研究现状与科学问题
⺫目目前最完整的激变变星星表（Ritter & Kolb， 2003）含有约 1000个源，X射线波段的观测数据更少 激变变星的X射线样本往往不完备，极限光度也不够低（如 Sazonov+2006,Byckling + 2010，Pretorius + 2012, Ries + 2013 等），给激变变星的统计工工作带来了严重阻碍 进一一步的研究需要更大大的样本，尤其是低光度激变变星 （Lx<1.0E32erg/s）的样本以回答以下几几个关键的科学问 题： 1.现存激变变星中白白矮星的质量分布和周期分布是怎样的？能 否通过恒星形成和演化模拟重现？ 2.双星中的白白矮星能否通过吸积物质在一一定时间内增加质量至至 钱德拉塞卡极限？
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０４ 此判据 可找到 白矮星与 Ｍ 型 矮星 的双 星系统 ， ．， 连续 ７ 年对 Ｓ Ｓ （ｌ ｎｄ ｉ ｌｋ ｕｖｙ发 布 的数 据进 行粗筛 选 Ｄ Ｓ ｓ ａ ｉｔ ｙｓｒ ） ｏ ｇａ ｓ ｅ 后人工判断 ， 共确 认 了 ２８ 新 的候选 体＿ Ｐ ｔｃ 使 用 ０个 ｚ ＿ ａｉ 引。 ｒ ｋ 判据 ： 一ｇ ． ， ～ｒ ． ， —ｉ ０８ ｉ ． ， “ ＜０９ ｇ ＜Ｏ８ ｒ ％ ． ， － ＜１０ 此判
有 明显的 Ｂ ｌ ｒ ａｍｅ 吸收特征 ， 时还 有氦线组成 的纯吸收谱 ， 有
白矮星和伴星的双星系统 ， 伴星通常是 Ｋ型或 Ｍ 型红矮 星 ， 有些情况下也可以是一颗白矮星或红 巨星。充满洛 希瓣 的伴 星通过吸积盘向 白矮星转 移物 质。激 变变 星主要 分为新 星 、
矮新星 、 类新 星和再发新星 。 它对 于研究恒 星和密近 双星的 结构演化 ， 检验和发展 吸积 盘理论具 有重 要 的作 用和意 义。
基 于 随机 森林 的激 变 变 星候选 体 的数 据挖 掘
姜 斌 ～，罗阿理 ，赵永恒
ｌ ＿中国科学 院国家天文台 ， 北京 １０ １ ００２
２ ．山东大学威海分校机电与信息工程学院， 山东 威海
３ ．中国科学 院研究生 院， 北京 １ ０ ４ ００９
２４０ ６２９
摘
要 提 出一种适用于在郭守敬望远镜海量光谱 中 自动 、快速筛选 激变变 星的方法 。利用 已证认 的激 变
激变变星是 比较暗的天体（ ６ ０ｍａ ） １￣２ ｇ ，目前 已经 发现 了两
千颗左右的激变变星ｌ 。 １ Ｊ
或低量子数 Ｂ ｌｅ线有发射核 。 ａ ｒ ｍ ］
在郭守敬望远镜的海量数据 中根据上述光谱特征快速发 现 Ｃ 类天体只能借 助于数 据挖 掘等 自动处 理方法 。本 文 Ｖｓ
变星光谱作 为模板 ， 通过随机森林分类训练 ， 得到一个 分类模 型， 模型给出了各个波长对应流量的重要性 该 排序 ， 可根据该排序进行降维并用 于激 变变 星判 别 ， 结果 作为反馈 进一 步丰富模板库 。实验 中共发现 了 １ ６ 个 新的激变变 星候选体 ， 表明了该 方法 的可行性 。 关键词 激变 变星 ； 数据挖掘 ； 随机森林 ； 郭守敬望远镜
收稿 日期 ： ０ ｌ ３ｌ ， ２ ｌ一 一Ｏ 修订 日期 ： ０ １ ６２ ０ ２ １— — ０ ０ 基金项 目： 国家 自然科学 基金项 目（ ０ ７ ０ １ １ ０ ８ １ ） １９ ３ ２ ， １７ ０ ３ 资助
１ 实验数据及预处理
本文实验数据选 自 Ｓ Ｓ ， Ｄ Ｓ 其数据 和郭守 敬望远镜 具有 可 比性 。 在其 ｃｓ ｂ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｏ 数据库 中按 照 Ｓｋｄ 和 Ｐｔｃ 颜色判 ｊ ｚｏｙ ａｉ ｒｋ
第３卷， ２ ２ 第 期
２０ １２ 年 ２月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｓ ｅ ｔｏ ｃ ｐ ｎ ｐ ｃ ｒ ｌＡｎ ｌ ｓｓ ｐ ｃ ｒ ｓ ｏ ｙ ａ ｄ Ｓ ｅ ｔａ ａ ｙ ｉ
Ｖｏ． ２ Ｎｏ ２ ｐ ５ ０ ５ ３ １３ ， ． ，ｐ １— １ Ｆｅ ｒ ａ ｙ ０ ２ ｂ ｕ ｒ ，２ １
文献标识码 ：Ａ Ｄ Ｉ ０３ ６／．ｓｎ １０ —５ ３２ １ ）２０ １ —４ Ｏ ：１． ９ ４ｊｉ ． ０ ００ ９ （０２ ０ －５００ ｓ
中图分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ２
据可找到矮新 星，利用交叉 证认 的方法 共找 到了 ６ ４个新候
引 言
激变变 星 （ａａｌｓ ｃｖｒ ｂｅｓａｓ Ｖｓ 是一 种拥 有 ｃｔｃ ｍｉ ａｉ ｌ ｔｒ，Ｃ ） ｙ ａ
选体 。
然而 以上基于测光 的方法需要人工处理 的数据量大 ， 难 以适应实时性 处理的要求 。而且除 了少数 食系统 以外 ， 光 测 方法需要长时间跟踪观测 ，不宜做 大规模证认工作 。 Ｃ 的光谱特 征 明显 ：８ 观测 到的 Ｃ 都 处 于宁静 Ｖｓ Ｏ Ｖｓ 期 ， 时光谱 以发射线 为特 征 ， 此 这些 发射 线包括 Ｂ ｌ ｒ 、 ａ ｍｅ 线 Ｈｅ 和 Ｈｅ 有时还有 Ｆ Ⅱ， １ Ｎｌ ；爆发期 的光谱具 Ｉ Ｕ， ｅ ｃ１／ ｌ Ｉ Ｉ
样本统计研究的课题外 ， 还包含 了激变 变星 、 新星 、 超 贫金
属 星等稀少天体 。使用 数据挖掘 技术 ， 在每个观 测夜获得 可 的几万条光谱 中， 在不增加很大投入 的情况下快 速找 出特殊 天体 的候选体 ， 再使用其他望远镜进行后续观 测来 进一步证 认 ，从而提高望远镜 的科学产 出率 。 Ｃ 的发现方法 一般 基于测 光观测 。其 中 Ｓｋ ｄ Ｖｓ ｚｏ ｙ使用
模板 ， 使用随机森林 （ａ ｄｍ ｒｓ， ） 法提取光谱特 征 ｒｎ ｏ ｆ ｅｔ ＲＦ 算 ｏ 并根据流量进行波长重要性排序 ； 利用训练后得到 的分类 器 在海量光谱 中寻找 Ｃ 候选 体 ， Ｖｓ 大大缩 减 了数据 处理时 间。
Ｌ ＡＭＯ Ｔ 。其巡天将产生海 量光谱 。这 些数据 除可用 于大 ｓ）
作者简介 ： 姜
郭守敬望远镜是大天区面积多 目标光纤光谱天文望远镜
（ ｒｅ ｓｙ ａｅ ｌ－ｂｅｔ ｆ ｅ ｐｃｒｓｏ ｉ ｔｌｓｏ ｅ １ ｇ ｋ ｒａ ｍｕｔｏｊｃ ｉ ｒ ｓ ｅｔｏｃｐｃ ｅ ｃｐ ， ａ ｉ ｂ ｅ
使用 ｓ Ｓ 数据为实验数据 ， ＤＳ 利用其已发现的 Ｃ ｓ Ｖ 光谱作 为
测光选择判据 ： 一ｇ ．５ ｇ ＜Ｏ ７ ｒ ＞Ｏ ３ ～ “ ＜Ｏ ４ ， —ｒ ． ， — ． ， ＞
配合 山东大学威海分校 １ 望远镜 （ 光星等＞ １ 光谱 ｍ 测 ７ｍ， 分辨率为 ５ ０） 可满足郭守敬望远镜 “ ０ ０， ０ 发现 即观测” 的实 时性处理 的要求 。为在郭守敬望远镜数据 中快速寻 找特殊天