【摘要】：大規(guī)模光譜巡天項(xiàng)目如LAMOST等產(chǎn)生了海量極具研究?jī)r(jià)值的觀測(cè)數(shù)據(jù),如何對(duì)此數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析是當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。聚類(lèi)算法是一類(lèi)無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以在不依賴(lài)于領(lǐng)域知識(shí)的情況下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律與結(jié)構(gòu)。恒星光譜聚類(lèi)是天文數(shù)據(jù)處理中一項(xiàng)非常重要的工作,主要對(duì)海量光譜巡天數(shù)據(jù)按照其物理及化學(xué)性質(zhì)分類(lèi)。針對(duì)LAMOST巡天中的早M型矮恒星的光譜數(shù)據(jù),使用多種聚類(lèi)算法如K-Means,Bisecting K-Means和OPTICS算法做了聚類(lèi)分析,研究不同聚類(lèi)算法在早M型恒星數(shù)據(jù)的表現(xiàn)。聚類(lèi)算法在一定程度依賴(lài)于其使用的距離度量算法,同時(shí)研究了歐氏距離、曼哈頓距離、殘差分布距離和上述三種聚類(lèi)算法搭配下的表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:(1)聚類(lèi)算法可以很好地輔助分析早M型矮恒星的光譜數(shù)據(jù),聚類(lèi)產(chǎn)生的簇心數(shù)據(jù)和MK分類(lèi)吻合得非常好。(2)三種不同聚類(lèi)算法表現(xiàn)不盡相同,Bisecting K-Means在恒星光譜細(xì)分類(lèi)方面更有優(yōu)勢(shì)。(3)在聚類(lèi)的同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生一些數(shù)量較少的簇,從這些簇中可以發(fā)現(xiàn)一些稀有天體候選體,相對(duì)而言O(shè)PTICS適合用來(lái)尋找稀有天體候選體。

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