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天文对象，例如恒星，类星体，银河系是研究宇宙和星系的非常重要的关键。我们都知道恒星同样发出光线和星系。这些天文对象的光具有一种辐射，称为电磁辐射。当我们拆分电磁辐射时，我们会得到光谱。光谱被定义为七种颜色的光，光谱用于识别每个恒星的化学成分和温度。每个灯光指示特定的化学元件或分子。由于每个灯光中存在的化学元件量，每个灯射线的温度变化。我们将能够使用位于墨西哥的Sloan Digital Sky Survey（SDSS）望远镜来获得该温度。由于这些光谱特征包含有关天文对象的重要信息，这对于更好地分类对象非常有用。用于处理大量数据，数据挖掘是一种常见的技术。使用了多种监督的机器学习算法，例如幼稚的贝叶斯，随机森林，决策树，决策树和多层感知器，并将结果相互比较。随机森林具有巨大的优势，例如平均许多决策树，随机森林会减少过度拟合，并且不容易受到数据中噪声和异常值的影响。与其他现有算法相比，随机森林中的准确性百分比很高。关键字：恒星光谱，天文对象，机器学习，多层感知。1。简介
监督机器学习算法的恒星分类
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