Author(s): Rafael Augusto Garcia Dias
Series: 0
Edition: 1
Publisher: Universidad de La Laguna
Year: 2018
Language: English
Pages: 120
City: La Laguna
Tags: k-means, clustering, spectrum, stars, Galaxy, chemical abundances
Abstract......Page 1
Spectroscopy......Page 13
Chemical evolution of the Galaxy......Page 16
APOGEE data: spectra and abundances......Page 19
Machine learning algorithms......Page 21
Grouping criteria......Page 23
Organization of the Thesis......Page 25
Introduction......Page 27
K-means clustering......Page 28
ASPCAP data with the stellar parameters......Page 29
Defining the number of clusters......Page 30
Repeatability of the classification......Page 34
Choosing the best classification......Page 35
Results......Page 36
Main results......Page 42
Uses of the classification......Page 45
Additional issues......Page 46
Conclusions......Page 47
Introduction......Page 49
Data......Page 50
Cluster distinguishability through their chemical abundances......Page 51
Clustering algorithms......Page 56
Scalers......Page 58
Results of the clustering algorithms......Page 61
Defining the number of clusters......Page 65
Conclusions......Page 67
Data......Page 69
The crowding problem......Page 70
t-SNE......Page 76
DBSCAN on t-SNE......Page 78
Cluster Families......Page 79
Sagittarius stream......Page 80
Conclusions......Page 84
Conclusions......Page 87
Gap statistics......Page 95
Silhouette score......Page 96
Hint to repeatability index interpretation......Page 97
Classes details and online material......Page 98
G1: Metal poor cool RGB......Page 105
G2: Warm Stars......Page 107
G4: Metal-rich cool RGB......Page 108
G5: Metal-poor RC/warm RGB......Page 109
G6: Dwarfs stars......Page 110
G7: Sparse classes......Page 112
G8: Minor classes......Page 116
