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基于改進密度聚類算法的天體光譜自動分類處理

2017-11-07 12:52:32鄧詩宇屠良平
電子技術與軟件工程 2017年17期
關鍵詞:分類

文/鄧詩宇 屠良平

基于改進密度聚類算法的天體光譜自動分類處理

文/鄧詩宇 屠良平

隨著我國大型巡天計劃的迅速開展,海量天體光譜數據分類,尤其高效的自動化分類技術成為了我們迫切研究的重要課題.本文提出了根據密度可達原則,改進的密度聚類算法——哈曼頓距離密度算法(MD-DBSCAN),應用于多種我們熟知的光譜中.針對來源于美國SDSS-DR8的天體光譜數據,對比DBSCAN、NED-DBSCAN、MD-DBSCAN三種算法的相關性能表現對比,得出相應的結論。

天體光譜分類 歐氏距離 標準化歐氏距離 曼哈頓距離 核主成分分析法

1 前言

光譜是一種包含了許多高維、非線性特征的復雜數據,同時伴隨著大量的噪聲和數值缺省的特點,并且涵蓋著相應的信息,其中天體光譜最為突出。以中科院國家天文臺的郭守敬望遠鏡(large sky area multi-object fiber spectroscopy telescope,LAMOST)為例,其于2008年落成,2011年正式開啟巡天行動。它的投入使用為我國的天外星系研究,猶如天體光譜研究提供了百萬級數量的數據。然而,面對如此海量的天體光譜數據,一些已經運作的天體光譜分類方法以無法實現精確的計算。由此,急切需要開發更高運算性能的天體光譜分類方法。本文運用了密度聚類方法(DBSCAN)可以很好的分析出光譜的類別,同時提出了改進的方法,以便可以更好的選取數據,進一步篩選精確的、有效的數據,獲得更真實的天體光譜數據分類。

2 算法介紹

2.1 一種歐氏距離密度聚類算法定義與步驟

定義:

Def-1對象的Eps鄰域和近鄰,如圖1所示;核心對象,邊界對象,噪聲對象,如圖2所示;直接密度可達,密度可達,密度相連,如圖3所示。

Def-2 歐氏距離:

步驟:

輸入:數據集A,包括n個核心對象,參數Eps為對象的領域,參數MinPts為最小的長度值。輸出:將位置相鄰的對象聚為一簇(或聚類)集合,能夠識別噪聲對象。

Step 1:首先將數據集A中的所有對象標記為未處理狀態;

Step 2:for數據集A中每個對象tdo;

Step 4:ift已經歸入某個簇(或聚類)標記為噪聲;檢查對象t的Eps鄰域REps(t);ifREps(t)包含的對象數小于MinPts;標記對象t為邊界對象或噪聲對象;標記對象t為核心對象,并建立新簇(或聚類)Q,并將t鄰域內所有點加入Q;forREps(t)中所有尚未被處理的對象vdo;檢查其Eps鄰域REps(t),若REps(t)包含至少MinPts個對象,則將REps(t)中未歸入任何一個簇(或聚類)的對象加入Q。

2.2 一種標準化歐氏距離密度算法定義與步驟

2.3 一種曼哈頓距離密度算法定義與步驟

3 數據準備與預處理

本文的數據來源于美國巡天計劃中SDSSDR8的光譜,在其中0266-0305天區中選取噪聲比中值大于10的星系(Galaxy)光譜3864條,類星體(Quasar)光譜3864條,恒星(Star)光譜3864條的原始數據,光譜波長插值到380.1nm~754.0nm,步長0.1nm,均勻采樣3650個點。

噪聲處理:一種基于均值漂移的尺度空間濾波法。

流量歸一化:光譜流量進行歸一化處理。

特征提取:核主成分分析。

圖1:領域、近鄰

圖3:直接密度可達、密度可達、密度相連

原始光譜和特征光譜分別如圖4和5所示。每次實驗隨機選取星系(Galaxy)、類星體(Quasar)、恒星(Star)中各自的樣本數據,多次使用得出平均值,以便使實驗的數據更趨近去真實情況。

4 結語

據我們所知目前天體光譜的分類還不成熟,需要待優化的方面很多,有待于我們去深入研究,但是其中的星系(Galaxy)、類星體(Quasar)、恒星(Star)已經被我們所熟知,也有一定的代表性,因此本文將三種實驗方法應用其中,同時對比了ED-DBSCAN算法、NED-DBSCAN算法、MD-DBSCAN算法之間所表現出來的性能,結果MD-DBSCAN算法的平均分類穩定數目值更小且算法運算時間也更短。因此,在研究天體光譜分類中具有一定的現實意義。

圖4:原始光譜

圖5:特征光譜

[1]趙永恒.天體光譜獲取率最高的望遠鏡—LAMOST.現代物理知識,2007(05):3-5.

[2]Zhao Y H,Chu Y Q,Li G P,et al.The Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope (LAMOST).天文和天體物理學研究(Research in Astronomy and Astrophysi cs),2012,12(09):257-260.

[3]Rodriguez A,Laio A.Clustering by fast search and find of density peaks.Sci ence,2014,344(6191):1492-1496.

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作者單位遼寧科技大學理學院 遼寧省鞍山市 114051

鄧詩宇 (1990-) 男,遼寧省遼陽市人。碩士研究生學歷。運籌學與控制論專業。

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