Unsupervised star, galaxy, QSO classification
Notice bibliographique
Résumé
Context. Classification will be an important first step for upcoming surveys aimed at detecting billions of new sources, such as LSST and Euclid, as well as DESI, 4MOST, and MOONS. The application of traditional methods of model fitting and colour-colour selections will face significant computational constraints, while machine-learning methods offer a viable approach to tackle datasets of that volume. Aims. While supervised learning methods can prove very useful for classification tasks, the creation of representative and accurate training sets is a task that consumes a great deal of resources and time. We present a viable alternative using an unsupervised machine learning method to separate stars, galaxies and QSOs using photometric data. Methods. The heart of our work uses Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise ( HDBSCAN ) to find the star, galaxy, and QSO clusters in a multidimensional colour space. We optimized the hyperparameters and input attributes of three separate HDBSCAN runs, each to select a particular object class and, thus, treat the output of each separate run as a binary classifier. We subsequently consolidated the output to give our final classifications, optimized on the basis of their F1 scores. We explored the use of Random Forest and PCA as part of the pre-processing stage for feature selection and dimensionality reduction. Results. Using our dataset of ∼50 000 spectroscopically labelled objects we obtain F1 scores of 98.9, 98.9, and 93.13 respectively for star, galaxy, and QSO selection using our unsupervised learning method. We find that careful attribute selection is a vital part of accurate classification with HDBSCAN . We applied our classification to a subset of the SDSS spectroscopic catalogue and demonstrated the potential of our approach in correcting misclassified spectra useful for DESI and 4MOST. Finally, we created a multiwavelength catalogue of 2.7 million sources using the KiDS, VIKING, and ALLWISE surveys and published corresponding classifications and photometric redshifts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».