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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