Комплексы рассеянных скоплений: кластерный анализ в пространстве координат и скоростей

Одним из методов кластерного анализа рассмотрены распределения 69 рассеянных скоплений с известными расстояниями и пространственными скоростями в различных пространствах координат и скоростей. В качестве меры сходства использовано евклидово расстояние между скоплениями в соответствующем пространстве...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Кинематика и физика небесных тел
Дата:1995
Автори: Эйгенсон, А.М., Яцык, О.С., Осипков, Л.П.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Головна астрономічна обсерваторія НАН України 1995
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/215412
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Комплексы рассеянных скоплений: кластерный анализ в пространстве координат и скоростей / А.М. Эйгенсон, О.С. Яцык, Л.П. Осипков // Кинематика и физика небесных тел. — 1995. — Т. 11, № 2. — С. 82-86. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Одним из методов кластерного анализа рассмотрены распределения 69 рассеянных скоплений с известными расстояниями и пространственными скоростями в различных пространствах координат и скоростей. В качестве меры сходства использовано евклидово расстояние между скоплениями в соответствующем пространстве. Предложено несколько вариантов кластеризации. Одним із методів кластерного аналізу досліджено розподіл 69 розсіяних скупчень з відомими відстанями і просторовими швидкостями в різних просторах координат та швидкостей. За міру подібності прийнята евклідова відстань між скупченнями у відповідному просторі. Запропоновано декілька варіантів кластеризації. Distributions of 69 open clusters with known distances and space velocities in various spaces of coordinates and velocities are considered by one of the taxonomical analysis methods. Euclidean distance between clusters in the appropriate space is used as the similarity measure. Some variants of clusterization are proposed.
ISSN:0233-7665