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1、聚類算法是數(shù)據(jù)挖掘中用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布和隱含模式的一種重要算法,它把大量數(shù)據(jù)點(diǎn)的集合分成若干類,使得每個(gè)類中的數(shù)據(jù)最大程度地相似,而不同類中的數(shù)據(jù)最大程度地不同。
線指數(shù)是代表光譜中的某些特征的數(shù)值,一般為光譜中某一段的積分星等、某條譜線的等值寬度(EW)、或者半高全寬(FWHM)、也可以是光譜中幾個(gè)線指數(shù)的組合。
本課題總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘方法在巡天數(shù)據(jù)處理與分析中的應(yīng)用,針對(duì)巡天數(shù)據(jù)的特點(diǎn)提出了一種新的方法:使用線指數(shù)作
2、為巡天數(shù)據(jù)的特征,對(duì)恒星光譜巡天數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類以及離群分析。
本課題以Lick線指數(shù)作為巡天光譜數(shù)據(jù)的特征值,使用k均值聚類算法完成了巡天光譜數(shù)據(jù)的聚類分析,并利用聚類結(jié)果進(jìn)行了離群分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法能夠快速有效的將具有相似物理特征的數(shù)據(jù)聚集到一起,在發(fā)現(xiàn)稀有星體上有很好的效果,可以應(yīng)用到巡天數(shù)據(jù)的研究中。具體工作如下:
(1)總結(jié)聚類分析、離群分析以及特征提取在巡天數(shù)據(jù)中的相關(guān)應(yīng)用。綜述了數(shù)據(jù)挖掘中聚類算法、離
3、群分析的分類和原理以及常用的算法在天文學(xué)中的具體應(yīng)用;總結(jié)了光譜數(shù)據(jù)的特征提取中PCA和線指數(shù)兩種不同方法及其應(yīng)用。
(2)研究以線指數(shù)為特征的恒星巡天數(shù)據(jù)的聚類。對(duì)恒星巡天數(shù)據(jù)計(jì)算Lick線指數(shù),以Lick線指數(shù)作為光譜特征,利用k均值算法對(duì)恒星巡天數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠快速有效的將物理相關(guān)性很強(qiáng)的數(shù)據(jù)聚集在一起,簇與簇之間有明顯的相異性。
(3)研究基于線指數(shù)的恒星巡天數(shù)據(jù)離群分析。對(duì)聚類結(jié)果中的
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