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星系聚类分析概述

星系聚类分析是天文学和数据科学交叉领域的一个重要应用。通过聚类算法，我们可以将大量的星系观测数据分组，以便更好地理解宇宙的大尺度结构、星系的演化以及宇宙的物理特性。星系聚类分析不仅有助于发现新的星系群，还能揭示星系之间的相互作用和环境影响。

聚类算法的基本概念

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组，使同一组内的对象尽可能相似，而不同组之间的对象尽可能不同。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。这些算法各有优缺点，适用于不同类型的数据和场景。

星系数据的特点

星系数据通常包含大量的观测参数，如光度、