基于DBSCAN聚类的毕星团成员星识别方法

• 作者: 张双寒 王珊 王特
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: DBSCAN聚类 毕星团 视差法 赫罗图
• 年，卷（期）: 2021,（24）
• 所属期刊栏目: 计算机技术|Computer Technology
• 页码范围: 146-149
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.24.037

摘要

毕星团成员星的判定始终是天文学中一项重要的任务.文章根据依巴谷卫星的观测数据来判别毕星团的成员星.在此问题中,根据毕星团中心密度大,恒星数量多的特点,采用DBSCAN密度聚类算法来判断恒星是否属于毕星团成员星,由于三维聚类计算消耗较大,于是首先利用二维投影替代三维图像.考虑到二维可能出现判断重叠的现象,又对其他变量进行聚类对结果进行修正得到了最终的成员星组成和赫罗图,结果显示模型应用性和准确性能够满足要求.