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| 基于DBSCAN聚类算法的疏散星团NGC 188的3维运动学成员判定 | |
| 摘 要： | 利用疏散星团NGC 188所在天区的1046颗恒星样本的高精度3维(3D)运动学数据(自行和视向速度)测试了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的成员判定效果.为了避免自行和视向速度的单位不一致带来的影响,在数据预处理阶段将3个分量的数据统一标准化至0,1]区间.利用第k个最近邻点距离方法分析了1046颗恒星样本在标准化无量纲3D速度空间的分布特征,再根据第k个最近邻点距离随k值的变化趋势确定了DBSCAN聚类算法的输入参数(Eps,MinPts),最后利用DBSCAN聚类算法分离出497颗3D运动学成员星.分析结果表明得到的3D运动学成员星是可靠的. |
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