前言

随着大型天文观测设备的建成和持续运行，人们获得了数以亿计的光谱。传统人工或半人工的处理方式已经不能满足实际需求，研究高效而准确的光谱处理方法成为一个迫切且实际的任务。国内外很多的研究人员在相关领域展开研究，开始尝试利用数据挖掘算法来处理这些光谱数据。这种尝试在一定程度上降低了人工参与度，在部分研究中取得了较好的效果，但一个不容忽视的事实是，大多数已有数据挖掘算法的适用范围均存在一定的局限性，直接将其应用于天体光谱数据，工作效率难以保证。因此，有必要研究适用于天文数据挖掘的新算法。

本书是在上述背景下撰写的，是对作者近年来科研成果的总结和提炼。本书针对恒星光谱分析过程中面临的技术和应用问题，利用数据挖掘方法，对恒星光谱分类、稀有天体光谱自动发现、天文大数据挖掘等方面的内容展开研究。针对当前主流数据挖掘方法面临的挑战，提出了一系列优化方法，在一定程度上提高了数据挖掘效率；针对数据挖掘方法在恒星光谱分析中的应用问题，围绕恒星光谱分类方法、稀有天体光谱自动发现方法、天文大数据挖掘等方面的内容展开研究。

本书利用交叉研究方法，将数据挖掘的最新研究成果应用于恒星光谱分析，部分研究成果可以应用于天文学的相关课题，从而提高数据的利用效率，促进天文学的科学产出。本书为天体演化、密度分布、宇宙结构等问题的研究提供了有力的技术支持，为天文信息学的发展开拓了新的思路。

数据挖掘是一个前沿的研究方向，发展快，涉及面广。由于作者水平有限，书中肯定有不少疏漏、不妥甚至错误的地方，恳请读者批评指正。