【摘 要】
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数据挖掘被广泛应用于恒星光谱分类。为了提高传统光谱分类方法性能,提出熵学习机（Entropybased Learning Machine,ELM）。在该方法中,熵用来刻画分类的不确定性。为了得到理想
【机 构】
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中北大学软件学院,中国科学院光学天文重点实验室
【基金项目】
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Nature Science Foundation of Shanxi（201601D011042）, Program for the Outstanding Innovative Team of High Learning Learning Instituttions of Shanxi, Outstanding Youth Funds of North University of China
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数据挖掘被广泛应用于恒星光谱分类。为了提高传统光谱分类方法性能,提出熵学习机（Entropybased Learning Machine,ELM）。在该方法中,熵用来刻画分类的不确定性。为了得到理想的分类结果,分类的不确定性应最小,基于此,可得ELM的最优化问题。ELM在处理二分类问题和稀有光谱发现等方面具有一定优势。SDSS中K型、F型、G型恒星光谱数据集上的比较实验表明：ELM在进行恒星光谱分类时,其分类性能优于k近邻（k Nearest Neighbor）和支持向量机（Support Vector
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