Análise de agrupamentos a partir de parâmetros morfométricos para identificar classes morfológicas de galáxias
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/31395 |
Resumo: | To understand galaxies processes of formation and evolution, it is essential to identify properties that allow their classification. It is common to perform this type of classification through visual and individual inspection of each image however this method is subjective and limited. It is necessary to seek for an automatic method based on the morphology quantification to find classes of galaxies. It is proposed an automated separation through clustering analysis for objects in the space of morphometric parameters as measured by Morfometryka. This method aims to find groups of strongly correlated observations that indicates the same physical processes of formation and evolution. The study object corresponds to a sample of 1808 images of EFIGI survey with galaxies of all morphological types. To achieve this goal, a set of parameters based on their morphometry were selected to input in the clustering algorithm: concentration C1, asymmetry A1, smoothness S3, Gini Coefficient G, Entropy H, Spirality , and in Sérsic Law In, Rn and n; axis ratio q and integrated brightness LT . The Ward clustering algorithm is based on hierarchy. With this method three large groups of galaxies were found in EFIGI and 12 subgroups with peculiar characteristics that help in the formation of three main classes: spheroids, spirals and irregulars. To identify as much information as possible from these groups, a principal component analysis was performed to determine which variables have the greatest influence on the construction of each class of galaxies found. The inspection of these results through the discriminant analysis provided models that statistically describe the objects within the obtained groups. |
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Análise de agrupamentos a partir de parâmetros morfométricos para identificar classes morfológicas de galáxiasGaláxiaMorfometriaAprendizado de máquinaAgrupamentosGalaxyMorphometryMachine learningClustering analysisCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICATo understand galaxies processes of formation and evolution, it is essential to identify properties that allow their classification. It is common to perform this type of classification through visual and individual inspection of each image however this method is subjective and limited. It is necessary to seek for an automatic method based on the morphology quantification to find classes of galaxies. It is proposed an automated separation through clustering analysis for objects in the space of morphometric parameters as measured by Morfometryka. This method aims to find groups of strongly correlated observations that indicates the same physical processes of formation and evolution. The study object corresponds to a sample of 1808 images of EFIGI survey with galaxies of all morphological types. To achieve this goal, a set of parameters based on their morphometry were selected to input in the clustering algorithm: concentration C1, asymmetry A1, smoothness S3, Gini Coefficient G, Entropy H, Spirality , and in Sérsic Law In, Rn and n; axis ratio q and integrated brightness LT . The Ward clustering algorithm is based on hierarchy. With this method three large groups of galaxies were found in EFIGI and 12 subgroups with peculiar characteristics that help in the formation of three main classes: spheroids, spirals and irregulars. To identify as much information as possible from these groups, a principal component analysis was performed to determine which variables have the greatest influence on the construction of each class of galaxies found. The inspection of these results through the discriminant analysis provided models that statistically describe the objects within the obtained groups.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESPara compreender os processos de formação e evolução das galáxias é imprescindível identificar propriedades que possibilitem sua classificação. É comum realizar esse tipo de classificação através de inspeção visual e individual de cada imagem, no entanto esse método é subjetivo e limitado. É necessário buscar um método automático e baseado na quantificação das suas morfologias para encontrar as classes de galáxias. É proposta a separação automatizada por meio da análise de agrupamentos para objetos no espaço de parâmetros morfométricos, conforme medidos pelo Morfometryka. Esse método tem como objetivo encontrar grupos de observações fortemente correlacionadas que indiquem os mesmos processos físicos de formação e evolução. O objeto de estudo corresponde a uma amostra do survey EFIGI com imagens de 1808 galáxias de todos os tipos morfológicos. Para alcançar esse objetivo, foram selecionados um conjunto de parâmetros baseados em sua morfometria para aplicar no algoritmo de agrupamentos: concentração C1, assimetria A1, suavidade S3, Coeficiente de Gini G, Entropia H, Espiralidade , e na Lei de Sérsic In, Rn and n; razão entre eixos q and luminosidade integrada LT . O algoritmo de agrupamento utilizado é baseado em hierarquia, sendo conhecido como Ward. Com a utilização desse método foram encontrados três grandes grupos de galáxias no EFIGI e subgrupos que possuem características peculiares que auxiliam na formação de três classes principais: esferoidas, espirais e irregulares. Para retirar a maior quantidade de informação possível desses grupos, foi realizada uma análise de componentes principais para determinar quais variáveis possuem maior influência na construção de cada classe de galáxias encontrada. A inspeção desses resultado através da análise discriminante proporcionou que criar modelos que descrevem estatisticamente os objetos dentro dos grupos obtidos.Universidade Federal de Santa MariaBrasilFísicaUFSMPrograma de Pós-Graduação em FísicaCentro de Ciências Naturais e ExatasFerrari, Fabriciohttp://lattes.cnpq.br/6963964477157013Wehrli, Adriano VelasqueMarangoni, Juliano CésarRiffel, RogemarRembold, SandroGil, Vanessa de Oliveira2024-02-06T12:22:55Z2024-02-06T12:22:55Z2019-07-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/31395porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2024-02-06T12:22:56Zoai:repositorio.ufsm.br:1/31395Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2024-02-06T12:22:56Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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