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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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