Sammanhang. Den datavolym som genereras av astronomiska undersökningar ökar snabbt. Traditionella analystekniker i spektroskopi kräver antingen intensiv mänsklig interaktion eller är beräknings dyrt. I detta scenario erbjuder maskininlärning och oövervakade klusteralgoritmer särskilt intressanta alternativ. Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment (APOGEE) erbjuder en omfattande datauppsättning av nära-infraröd stjärnspektra som är perfekt för att testa sådana alternativ. Siktar. Tillämpa ett oövervakat klassificeringsschema baserat på K-medelvärden på den massiva APOGEE-datamängden. Undersök om uppgifterna kan klassificeras i diskreta klasser. Metoder. Vi tillämpar K-means-algoritmen på 153 847 högupplösta spektra (R 22 500). Vi diskuterar algoritmens viktigaste fördelar och svagheter samt vårt val av parametrar. Resultat. Vi visar att en klassificering baserad på normaliserade spektra fångar upp variationerna i stellars atmosfäriska parametrar, kemiska överflöd och rotationshastighet, bland annat. Algoritmen kan separera bulge- och halopopulationerna och särskilja dvärgar, sub-gianter, RC- och RGB-stjärnor. En diskret klassificering i flödesrymden resulterar dock inte i en prydlig organisation i parametrarna utrymme. Bristen på tydliga grupper i flödesrymden gör dessutom att resultaten är ganska känsliga för initiering och stör effektiviteten hos allmänt använda metoder för att välja det optimala antalet kluster. Vår klassificering är allmänt tillgänglig, inklusive omfattande online-material kopplat till APOGEE Data Release 12 (DR12). Slutsatser. Vår beskrivning av APOGEE-databasen kan hjälpa till att identifiera specifika typer av mål för olika tillämpningar. Vi finner en brist på uppenbara grupper i flödesrymden, och identifiera begränsningar av K-means algoritm i hanteringen av denna typ av data.
Dessutom tillämpas den oövervakade klassificeringen baserad på k-means algoritm för att dela upp stjärndata i diskreta klasser, där den föreslagna metoden kan separera utbuktnings- och halopopulationerna, särskilja dvärgar, undergiganter, RC- och RGB-stjärnor REF.
Machine learning in APOGEE: Unsupervised spectral classification with $K$-means
{'venue': 'A&A 612, A98 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Political Science', 'Physics', 'Computer Science']}