pyUPMASK：一种改进的无监督聚类算法
星系天体物理
2021-06-16 v3
摘要
目的。我们提出 pyUPMASK，一种基于原始 UPMASK 软件包构建的恒星团无监督聚类方法。其通用方法使其 plausible 应用于处理任意两类二元分类的分析，只要满足基本假设。该代码完全用 Python 编写，并通过公共存储库提供。方法。算法的核心遵循 UPMASK 中开发的方法，但引入了若干关键改进。这些改进不仅使 pyUPMASK 更具通用性，还显著提升了其性能。结果。我们在受不同程度场星污染影响的 600 个合成星团上彻底测试了 pyUPMASK 的性能。为评估性能，我们采用了六种衡量概率分类准确性的不同统计度量。结论。我们的结果表明，对于每一种统计性能度量，pyUPMASK 均优于 UPMASK，同时仍快许多倍。
引用
@article{arxiv.2101.01660,
title = {pyUPMASK: an improved unsupervised clustering algorithm},
author = {M. S. Pera and G. I. Perren and A. Moitinho and H. D. Navone and R. A. Vazquez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.01660},
year = {2021}
}