本文關(guān)鍵詞：用AutoClass來(lái)尋找銀河系中的球狀星團(tuán)　出處：《上海師范大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： Autoclass C 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 聚類算法 球狀星團(tuán)

【摘要】：隨著信息技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)越來(lái)越引起人們的關(guān)注,尤其是對(duì)于需要運(yùn)用大量數(shù)據(jù)的天文學(xué)鄰域。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了各鄰域的技術(shù)進(jìn)步。AutoClass C(自動(dòng)聚類算法)是一種無(wú)監(jiān)督的貝葉斯分類系統(tǒng),它可以將數(shù)據(jù)自動(dòng)的分為不同的類,并記錄每一條數(shù)據(jù)分別屬于不同類的概率。我們可以通過(guò)分類結(jié)果,對(duì)分類正確率進(jìn)行判定是否達(dá)到我們對(duì)于數(shù)據(jù)分類的預(yù)想結(jié)果。本文我們先用AutoClass C對(duì)規(guī)則圖形橢圓和三角形進(jìn)行分類測(cè)試,其次再對(duì)已知球狀星團(tuán)進(jìn)行分類測(cè)試。我們采用三種不同的數(shù)據(jù)屬性組合,選用不同的密度比(成員星與背景星之比)進(jìn)行測(cè)試對(duì)比。對(duì)于兩個(gè)數(shù)據(jù)屬性組合、不同密度比的分類,密度比越大,誤差越小,得到的星團(tuán)成員星占總的成員星比率幾乎不變,但也有一些特殊情況,比如以位置x和y為數(shù)據(jù)屬性,數(shù)密度比為10:1的分類。對(duì)于多個(gè)數(shù)據(jù)屬性組合、不同密度比的分類,同樣密度比越大,誤差越小,得到的星團(tuán)成員星占總的成員星比率幾乎不變,且比率幾乎都在95%以上;與兩個(gè)數(shù)據(jù)屬性參與的分類相比,在數(shù)密度比相同的情況下,誤差很小,且得到的星團(tuán)成員星占總的成員星比率更高,總體分類效果更高。因此,未來(lái)我們可以應(yīng)用AutoClass C來(lái)尋找天區(qū)中的未知球狀星團(tuán)的可能性很大,給天文學(xué)家以后的工作來(lái)帶了方便。
[Abstract]:With the development of information technology, data mining technology has attracted more and more people's attention, especially for the astronomical neighborhood which needs to use a large amount of data. The development of data mining technology has promoted the technological progress of the neighbourhood. AutoClass C (automatic clustering algorithm) is an unsupervised Bias classification system. It can automatically divide data into different classes, and record the probability that each data belongs to different classes. We can determine whether the classification accuracy is up to the expected results of our data classification by classifying the results. In this paper, we first used AutoClass C to test the ellipse and triangle of regular pattern, and then classify the known globular clusters. We use three different combinations of data attributes and use different density ratios (the ratio of member stars to background stars) to compare the tests. For the classification of different density than the two data attribute combination, the density ratio increases, the error is small, the total members of the star cluster member of astrology ratio is almost the same, but there are also some special cases, such as the location of X and y for the data attribute, number density ratio of 10:1 classification. For the classification of different density than the multiple attribute data combination, the same, the greater the density ratio, the error is small, the total members of the star cluster member of astrology ratio is almost the same, and the ratio of almost 95%; compared with the classification of the two data attributes involved, in the number density ratio under the same error is very small, and the total members of the star cluster member astrology rate higher, higher overall classification effect. Therefore, the possibility of future we can use AutoClass C to find the unknown area in large globular clusters, give astronomers future work to bring convenience.
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P156

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本文編號(hào)：1341780