基于线指数特征的海量恒星光谱聚类分析研究  

Research on the Clustering of Massive Stellar Spectra Based on Line Index

作　　者：王光沛[1] 潘景昌[1] 衣振萍[1] 韦鹏[2] 姜斌[1] 

机构地区：[1]山东大学(威海)机电与信息工程学院,山东威海264209 [2]中国科学院光学天文重点实验室国家天文台,北京100012

出　　处：《光谱学与光谱分析》2016年第8期2646-2650,共5页Spectroscopy and Spectral Analysis

基　　金：国家自然科学基金项目(U1431102;11473019)资助

摘　　要：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。Clustering algorithm is an important algorithm used to find the data distribution and implicit scheme in data mining.It can study spectra of large amount,multi-parameter and categories unknown simply and effectively.Using lick index as the eigenvalues of spectra can effectively improve the speed to calculate the high-dimensional spectra which can also retain more astrophysical characteristics of spectra.This paper finishes clustering of the survey data with k-means algorithm,using lick index as the eigenvalues of data with finished analysis results.The results show that the new method can gather data with similar physical characteristics together quicker and efficiently,with very good results in discovering rare stars.This method can be applied to the study of Survey data.

关 键 词：Lick线指数 聚类分析 恒星光谱 

分 类 号：P145.4[天文地球—天体物理]