基于线指数特征的海量恒星光谱聚类分析研究

聚类分析是数据挖掘中用以发现数据分布和隐含模式的一种重要算法,能简单有效地研究大样本、多参量和类别未知的光谱数据。以线指数作为光谱数据的特征值能够在尽可能多的保留光谱物理特征的同时,有效解决高维光谱数据聚类分析中运算复杂度较高的问题。本文提出了基于线指数特征的海量恒星光谱数据聚类分析的方法,提取恒星光谱中的Lick线指数作为海量巡天光谱数据的特征,使用k均值聚类算法完成对光谱数据的聚类,然后对聚类结果进行有效的分析。实验结果证明该方法能够快速有效地将具有相似物理特征的恒星光谱数据聚集到一起,该方法可以应用到巡天数据的研究中。     

线指数特征空间内恒星光谱离群数据挖掘与分析

大规模光谱巡天将产生海量的光谱数据,为搜寻一些奇异甚至于未知类型的光谱提供了机会,对这些特殊天体的研究有助于揭示宇宙的演变规律和生命起源,巡天数据的离群数据挖掘有助于这些特殊的光谱的发现。利用线指数对光谱数据进行降维能够在尽可能多的保留光谱物理特征的同时,有效解决高维光谱数据聚类分析中运算复杂度较高的问题。提出了基于线指数特征的海量恒星光谱离群数据挖掘及分析的方法,以恒星光谱的Lick线指数作为光谱数据的特征,利用聚类搜寻离群数据的方法在海量光谱巡天数据搜寻离群数据,以此为基础并给出线指数特征空间内离群光谱数据的分析方法。实验结果证明：(1)以线指数作为光谱的特征值能快速的完成对高维光谱数据的离群数据挖掘,可以解决高维光谱数据运算复杂度高的问题;(2)该方法是在聚类结果上进行的离群数据挖掘,能够有效的挖掘出数量较少的发射线恒星、晚M型恒星、极贫金属星、缺失数据光谱等数据;(3)线指数特征空间的离群数据挖掘可以得到线指数特征空间内特殊恒星的发现规则。本文所提出的基于线指数特征的离群数据挖掘及分析方法可以应用到巡天数据的相关研究中。