SDSS 光度目录中对象类型与红移估计的统计：基于训练有素的决策树分类器
摘要
我们将 ClassX——一种针对天文学分析优化的斜交决策树分类器——应用于索尔数数字天文台 (SDSS) 的均匀多色成像数据库，同时在通过光谱精确知晓其本质的 SDSS 对象的子集上进行训练。我们发现，该软件仅使用光度数据即可对已有 SDSS 光谱的大量对象（包括星体和类星体）进行正确分类。ClassX 还能准确预测 SDSS 中正常星系和活跃星系的红移。为说明 ClassX 在 SDSS 研究中的应用，我们 (a) 推导了 SDSS DR2 光度目录的对象内容， (b) 提供了一个解析 SDSS 对象的样本目录，其中包含约 27,000 个候选 AGN 星系和 63,000 个候选正常星系的数量，这些星系的亮度显著低于典型 SDSS 光谱天体的亮度。ClassX 选出的 AGN 在 i~19 的面积密度与 SDSS 所引述的相符。当 ClassX 应用于 SDSS 光谱限深以下的光度数据时，推导出的 AGN 面积密度呈现明显上升，这正如预期的那样。该分类器准确约束约 10^7 个 SDSS 光度数据库中活跃星系红移的能力，为理解 AGN 研究的基本问题（如随宇宙时间演化的 AGN 亮度函数、星际化学-AGN 联系以及 AGN-星系形态关系）提供了新的洞见。
引用
@article{arxiv.astro-ph/0508501,
title = {A Census of Object Types and Redshift Estimates in the SDSS Photometric Catalog from a Trained Decision-Tree Classifier},
author = {A. A. Suchkov and R. J. Hanisch and Bruce Margon},
journal= {arXiv preprint arXiv:astro-ph/0508501},
year = {2008}
}
备注
Accepted for publication in The Astronomical Journal, Vol. 130, 2005; 33 pages, 10 figures, 5 tables, AASTeX v5.0. Table 5 will be electronic in the published journal, but available now at http://www-int.stsci.edu/~margon/table5.ascii and http://www-int.stsci.edu/~margon/table5.ascii.gz