UPMASK：星团中的无监督光度成员归属分配

我们开发了一种仅利用光度和位置数据进行星团成员归属分配的方法。该方法名为 UPMASK，旨在实现无监督、数据驱动、无模型，并尽可能减少假设。它基于迭代过程、主成分分析、聚类算法和核密度估计。此外，它能够考虑任意误差模型。我们在 R 语言中实现的该程序经过了模拟星团的测试，这些模拟涵盖了广泛的年龄、质量、距离、红化范围，同时也使用了真实星团场数据进行了测试。在模拟数据上运行 UPMASK 表明，它能有效分离星团和场星种群。在各种条件下，恢复了星团成员星在颜色 - 星等图中的整体空间结构和分布。对于一组 360 次模拟，在 90% 成员概率水平下，真阳性率（纯度度量）和成员回收率（完备性度量）在一系列疏散星团年龄（$10^{7.1}-10^{9.5}$ yr）、初始质量（$0.5-10\times10^3$M$_{\sun}$）和日心距离（$0.5-4.0$ kpc）范围内达到了较高值。UPMASK 还在疏散星团 Haffner~16 以及投影 closely projected clusters Haffner~10 和 Czernik~29 的场区真实数据上进行了测试。这些测试表明，即使在中等程度的可变消光和星团叠加情况下，该方法也能产生有用的星团成员概率，并提供对其恒星内容的某些见解。UPMASK 的实现版本将在 CRAN 档案库中提供。