研究目的
概述天文数据中减少特征数量和数据实例的方法，对现有数据降维算法进行表征与分类，并为天文学当前及未来的挑战确定解决方案。
研究成果
该论文得出结论：数据降维技术对处理天文学中的大数据至关重要；明确了如Mitra等人提出的数据压缩算法和t-SNE等具有前景的算法以应对未来挑战；并强调需要具备可扩展性和参数效率的方法。
研究不足
该论文是一篇综述，未开展新实验，因此可能未涵盖所有技术限制或优化领域。其聚焦于基于对象的数据，排除了仪器级数据降维。
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观测天文学中基于对象的数据缩减技术调查
DOI：10.1515/phys-2016-0064
期刊：Open Physics
出版年份：2016
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
处理天文观测数据是大数据分析领域最具挑战性的任务之一。除了数据类型的多样性外，来自多个源的持续数据流动态变化以及处理海量数据都至关重要。本文概述了旨在减少特征/属性数量及数据实例的方法，重点关注与仪器和观测工具无关、而是基于处理后的天体对象数据的数据挖掘方法。本文主要目标是描述算法常测试的现有数据集，对现有数据降维算法进行表征与分类，并找出能够应对当前及未来天文学挑战的有前景解决方案。
作者：
Szymon ?ukasik，André Moitinho，Piotr A. Kowalski，António Falc?o，Rita A. Ribeiro，Piotr Kulczycki
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