基于線指數(shù)的LAMOST恒星光譜聚類研究.pdf

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)點的集合分成若干類，使得每個類中的數(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)處理與分析中的應用，針對巡天數(shù)據(jù)的特點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，對恒星光譜巡天數(shù)據(jù)進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)果進行了離群分析。實驗結(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中的具體應用;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。對恒星巡天數(shù)據(jù)計算Lick線指數(shù)，以Lick線指數(shù)作為光譜特征，利用k均值算法對恒星巡天數(shù)據(jù)進行聚類。實驗結(jié)果表明，該方法能夠快速有效的將物理相關(guān)性很強的數(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。對聚類結(jié)果中的