Análise de Agrupamentos de Parâmetros Morfométricos para Classificação de Galáxias

• Autor(a) principal: Gil, Vanessa de Oliveira
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
• Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/8961
• topic: Galáxias; Análise de agrupamento; Classificação; Mineração de dados; Galaxies; Clustering analysis; Classification; Data mining

A classificação de galáxias é uma importante etapa para compreender suas caracter ísticas e seus processos de formação e evolução. Geralmente é realizada por um especialista através da inspeção visual e individual de cada imagem. Essa classificação ´e subjetiva e limita o número de galáxias que podem ser analisadas na prática. Com o surgimento de grandes catálogos astronômicos essa abordagem torna-se impraticável, tornando imprescindível a quantificação da morfologia para possibilitar a automatização da classificação. Foram utilizadas an´alises de agrupamentos (clustering) para objetos no espaço de parâmetros morfométricos, conforme medidos pelo MORFOMETRYKA, onde o objetivo ´e encontrar grupos de observações fortemente correlacionadas que indiquem os mesmos processos físicos de formação e evolução. No presente trabalho utilizamos os seguintes algoritmos de agrupamentos: Expectation Maximization (EM) e K-médias, onde as próprias classes morfolpogicas resultam do algoritmo. A t´ecnica foi aplicada para a amostra do survey EFIGI que inclui 4.458 gal´axias de todos os tipos morfol´ogicos. Ap´os os dados serem agrupados pelos dois algoritmos, ´e utilizado o Silhouette como m´etodo de validac¸ ˜ao para os resultados encontrados, al´em disso tamb´em ´e usada a matriz de confus˜ao. Grupos de objetos n˜ao surgem claramente distintos neste espac¸o de parˆametros, o que reforc¸a os outros resultados recentes de que existe um continuidade morfom´etrica nas populac¸ ˜oes de gal´axias, em detrimento da vis˜ao bimodal de espirais e el´ıpticas como fam´ılias claramente distintas.