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文檔簡介
1、應用AutoClass算法聚類分析SDSS巡天的恒星數(shù)據(jù)嚴太生2008年11月于太原提綱 恒星自動分類/聚類的背景 AutoClass算法 SDSS數(shù)字巡天及參數(shù)選取 AutoClass分類結果及討論 結論1 恒星自動分類/聚類的背景一個完整詳細的恒星樣本不僅對于恒星的基本組成,演化歷史,而且對于研究星系結構和演化都有很重要的意義。隨著從地面和空間觀測設備獲取大量的數(shù)據(jù),構建大的完整的樣本成為可能。為了提高分類/聚類的效率,我們需要依靠區(qū)別性很好的分類器。 相關的恒星自動分類/聚類工作列舉如下:A)Bazarghan (2008) 運用神經網絡對從O型星到M型星的5000個光譜分類成158個光
2、譜類型。B)應用GLIMPSE中紅外巡天數(shù)據(jù),Mercer (2005) 運用自動檢測算法在銀河系星系盤中發(fā)現(xiàn)了一些新星團。C)使用支持矢量機算法,Wozniak (2004) 從北天變星巡天數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)8678個慢變星。D)Froebrich (2008) 通過分析恒星密度圖和顏色-顏色/星等圖,對銀河系新的星團進行分類。E)Jaschek (1990) 撰寫了一本關于恒星分類的工具,方法和結果等綜合小冊子。2 AutoClass算法介紹AutoClass是基于Bayesian理論的一種非監(jiān)督分類算法。它通過結合對實型的或者離散型的數(shù)值特性的類別描述,自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自然分類。對于實型數(shù)據(jù), A
3、utoClass應用高斯分布,而對于離散型數(shù)據(jù)應用Bernoulli分布。 AutoClass的幾個關鍵特性如下:A)自動確定類別的數(shù)目;B)能使用實型的和離散型的混合數(shù)據(jù);C)能夠處理缺值數(shù)據(jù);D)處理需要的時間與數(shù)據(jù)量成簡單的線形關系;E)產生一個報告描述發(fā)現(xiàn)的類別,并且通過訓練數(shù)據(jù)構建的分類器預測測試數(shù)據(jù)的類型。 AutoClass被廣泛應用于天文和其他的領域,有助于發(fā)現(xiàn)一些未知的令人驚奇的類別。3 SDSS數(shù)字巡天及參數(shù)選取A)SDSS數(shù)字巡天簡介 SDSS數(shù)字巡天是一個在天文上非常富有野心的重要的巡天。它已經觀測了將近2億個天體,對其中的67萬5千個星系,9萬個類星體和18萬5千多個
4、恒星拍攝了光譜;此外,它得到了超過1/4天區(qū)的93萬個星系和12萬類星體在可見光五個波段的圖象數(shù)據(jù)。B)分類參數(shù)選取 我們選取SDSS DR6的恒星具有光譜的測光數(shù)據(jù)(即已經過光譜證認的測光數(shù)據(jù)),通過去缺值,得到140865條恒星測光數(shù)據(jù)。 為了實現(xiàn)在多維空間中的恒星聚類,每條數(shù)據(jù)記錄都包含有5個屬性(psf_u-u,psf_g-g,psf_r-r,psf_i-I,psf_z-z),即PSF星等和模型星等在五個波段的各自差值。4 AutoClass分類結果及討論A)AutoClass分類結果我們將恒星分類限制在兩類(stars和non-stars,這里non-stars是指特殊恒星和非恒星天
5、體),并且將AutoClass的模型參數(shù)設置為Single_normal(沒有缺值的實數(shù)特性模型)。通過運行search程序,我們獲得分類結果是139874個stars和991個non-stars。Stars和Non-stars分布圖i)星等-星等圖StarsNon-starsii)顏色-星等圖StarsNon-starsB) non-stars的證認我們已經應用AutoClass獲得了分類結果并且選出了non-stars。下面的任務就是對這些non-stars進行證認。i)通過SIMBAD證認在SIMBAD中,將non-stars的坐標輸入進去,將半徑誤差范圍設置為2角秒,共獲得25個non
6、-stars的證認信息。以下是25個證認的non-stars的星等/顏色-星等圖ii)通過NED證認在NED中,將non-stars的坐標輸入進去,將半徑誤差范圍設置為6角秒,共獲得50個non-stars的證認信息。以下是50個證認的non-stars的星等/顏色-星等圖iii)通過SDSS image/spectra證認對于不能通過SIMBAD和NED證認的non-stars,通過檢測它們的圖象和光譜進行證認。隨機挑選10個non-stars的數(shù)據(jù),將它們的坐標輸入進去,下表列出了10個天體的證認信息。(如果圖象和光譜證認的信息不一致,以光譜分類為準)C)計算non-stars的分類正確率
7、。下表列舉出通過三種證認得到的百分率,得到通過SIMBAD, NED和通過SDSS image/spectra證認的正確率分別為76.0%,98.0%和80.0%,而總的正確率為89.4%。D)討論存在一些因素影響分類的效率和結果:i)任何算法(包括監(jiān)督和非監(jiān)督)都要受到它處理的數(shù)據(jù)的限制。ii)由于缺少更多有用的信息,我們不能計算stars的分類正確率,也不能詳細證認每個non-stars的類型。iii) AutoClass算法本身并不知道每個類型的具體意義。等等但是根據(jù)系統(tǒng)差異和任務指標,我們能夠建立一個良好的分類器來完成我們的分類,并獲得了一些有意義的結論。i)我們在顏色星-等圖或星等-
8、星等圖中發(fā)現(xiàn)stars和non-stars是幾乎重疊在一起的, non-stars并不一定分布在邊緣區(qū)域。所以不能通過直觀區(qū)分2維空間上的離群數(shù)據(jù)(即non-stars),這也正是應用AutoClass的原因。ii)我們注意到在通過SIMBAD和NED證認的星等-星等圖中, 有趣的是non-stars的分布幾乎形成一條斜線,而在顏色-星等圖中分布幾乎形成一條水平線,或許其中暗含一些證認信息。iii)從NED證認的分布圖中,我們可以發(fā)現(xiàn)同一類的non-stars基本上是聚集在一個很小的區(qū)域。 我們的工作是對恒星的聚類。另外,將來可以通過調整輸入?yún)?shù)看是否能提高它的分類效率和性能;也可以進一步研究
9、此算法是否也適用于其他類型的數(shù)據(jù)處理。5 結論 AutoClass分類不需要先驗知識 ,它僅僅根據(jù)觀察數(shù)據(jù)本身來獲得聚類信息。從我們的結果可以得出它可以用于SDSS 恒星測光數(shù)據(jù)的聚類分析,從而有助于建立一個純的恒星樣本。從分類的結果更能體現(xiàn)這個結論。通過分析,可以得出如下的結論:i)分析證認的non-stars結果,發(fā)現(xiàn)它們大部分是galaxy,HII,late-star等等。ii)由AutoClass構建的分類器可以用于預測沒有經過光譜證認的恒星的測光數(shù)據(jù)的類型iii)至于那些沒有能夠被證認的non-stars,可以用大望遠鏡去跟蹤觀測,或許能發(fā)現(xiàn)稀有天體。iv)分類的正確率約高達90%,AutoClass可以有效的在大樣本數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)特殊天體。v)仔細觀察相同類的non-stars的分布結
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