【摘 要】
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基于Gaia Data Release 2(Gaia-DR2)星表,采用数据挖掘技术中的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法进行邻近疏散星团成员检测.从Gaia
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11403004)资助
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基于Gaia Data Release 2(Gaia-DR2)星表,采用数据挖掘技术中的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法进行邻近疏散星团成员检测.从Gaia-DR2中选取了594284颗恒星(距离太阳<100 pc)作为样本,使用恒星的五维数据(三维空间位置和两维自行)进行聚类分析.在数据预处理阶段,将每一维数据标准化到[0;1]区间内,避免了单位不一致对聚类效果的影响.然后,利用k-dist图
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