太阳系行星的K均值聚类划分

2017-09-01 02:16

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毕业

全部作者：	梁泽张恩溯
第1作者单位：	兰州大学
摘要：	本文将1种数据驱动聚类算法--“K均值聚类法”引入到天文学领域，使计算机利用人工智能，成功地实现了对不同星球类型的自动分类。这种方法为更加合理、方便的利用信息技术解决非信息领域的问题提供了思路和依据，是人工智能在交叉学科中的有益尝试。
关键词：	K均值聚类；行星；太阳系远程下载 (免费PDF全文)
发表日期：	2006年07月12日
同行评议：	太阳系行星的分类非常直观、明了。按密度、体积或离太阳的距离，行星可分为“类地行星”和“类木行星”。这在1般的天文科普知识中即可了解到。该文用“K均值聚类法”，把按密度分类就1目了然的结果，经过繁杂的程序运算后才得到，反而使简单问题复杂化、神秘化。更致命的是“类日行星”这个概念是错的，把太阳也作为样本之1是不对的，因为它们不是同类天体。
综合评价：
修改稿：
注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。