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| 基于聚类的星系光谱分析 | |
| 摘 要： | 各类大型巡天项目产生了海量的天文数据,因此,需要研究适用于大规模数据的光谱自动处理方法。传统的基于谱线检测或BPT(Baldwin, Phillips, Terjevich)诊断图的星系光谱分类方法难以直接应用于星系光谱自动分类,相比之下,基于机器学习的光谱自动分析更适用于海量天文数据的分类研究。提出一种基于双层聚类的星系光谱分析方法。第1层采用k均值聚类算法将星系光谱分为吸收线星系和发射线星系,第2层使用CLARA(Clustering LARge Applications)聚类算法将发射线星系聚为5簇。对LAMOST DR5的星系数据进行实验,结果表明:(1)第1层k均值聚类能够成功将星系光谱分为吸收线星系和发射线星系,聚类簇与基于谱线检测的分类结果基本一致。(2)第2层CLARA聚类结果能够在BPT图中反映出不同的星系类型。(3)光谱聚类结果与颜色星等图分类存在预期的相关性。(4)k均值聚类和CLARA聚类能够适用于大规模数据自动分析处理,聚类结果能够很好地反映星系的物理性质和演化过程,簇心数据可以为光谱自动分类系统提供模板。 |
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