104
правки
Изменения
Нет описания правки
=== [[Общие понятия#Классификация задач машинного обучения | Обучение без учителя ]] ===
Алгоритмы обучения без учителя применительно к астрономии имеют особое значение для научных исследований, поскольку они могут быть использованы для извлечения новых знаний из существующих наборов данных и могут способствовать новым открытиям.
==== Случайные леса ====
Случайные леса могут быть использованы для определения некоей меры схожести объектов без меток<ref>Shi, T., & Horvath, S. 2006, Journal ofComputational and Graphical Statistics, 15, 118</ref>.
Таким методом можно пользоваться, например, для нахождения в больших объемах данных объектов, не похожих на большинство других, для отдельного их изучения. В частности, с помощью такого алгоритма можно найти необычные типы галактик.<ref>Baron, D., & Poznanski, D. 2017, MNRAS, 465,4530</ref>
==== Кластеризация =K-means ======== Понятно, что классические алгоритмы кластеризации также могут быть применены к астрономическим данным. [[ Кластеризация#Метод K-средних (Алгоритм Ллойда) | K-means =====piska]] применяется в астрономии в разных контекстах, например, для изучения спектральных классов звезд, галактик и астероидов, рентгеновского спектра объектов и так далее<ref>Hojnacki, S. M., Kastner, J. H., Micela, G.,Feigelson, E. D., & LaLonde, S. M. 2007, ApJ,659, 585</ref><ref>Galluccio, L., Michel, O., Bendjoya, P., & Slezak,E. 2008, in American Institute of Physics</ref><ref>Simpson, J. D., Cottrell, P. L., & Worley, C. C.2012, MNRAS, 427, 1153</ref>
==== Уменьшение размерности ====
