Under de senaste tio åren har stora ansträngningar gjorts för att utveckla algoritmer för automatisk klassificering av variabla stjärnor. Det har främst uppnåtts genom att tillämpa maskininlärningsmetoder på fotometriska datauppsättningar där objekt representeras som ljuskurvor. Klassificerare kräver träningsset för att lära sig de underliggande mönster som tillåter separation mellan klasser. Tyvärr är att bygga utbildningsset en dyr process som kräver en hel del mänskliga ansträngningar. Varje gång data kommer från nya undersökningar; de enda tillgängliga utbildningsinstanserna är de som har en korsmatch med tidigare märkta objekt, vilket resulterar i otillräckliga utbildningsset jämfört med de stora mängderna omärkta källor. I detta arbete presenterar vi en algoritm som utför oövervakad klassificering av variabla stjärnor, endast beroende på likheten mellan ljuskurvor. Vi tar itu med det oövervakade klassificeringsproblemet genom att föreslå ett otraditionellt tillvägagångssätt. Istället för att försöka matcha klasser av stjärnor med kluster som hittas av en klusteralgoritm föreslår vi en frågebaserad metod där astronomer kan hitta grupper av variabla stjärnor rangordnade efter likhet. Vi utvecklar också en snabb likhetsfunktion specifik för ljuskurvor, baserad på en ny datastruktur som gör det möjligt att skala sökningen över hela datauppsättningen av omärkta objekt. Experiment visar att vår oövervakade modell uppnår hög noggrannhet i klassificeringen av olika typer av variabla stjärnor och att den föreslagna algoritmen skalar upp till massiva mängder ljuskurvor.
För att söka på olika stjärnor som kräver mindre mänskliga ansträngningar föreslås en oövervakad klassificering av olika stjärnor som en otraditionell metod, som endast bygger på likheten mellan ljuskurvor REF.
Unsupervised Classification of Variable Stars Lucas Valenzuela 1 ?