 Bosala méthode ya ko cluster ba données astronomiques.
Kosangisa ba données astronomiques esɛngaka koyeba bituluku ya biloko oyo ezali na bizaleli to bizaleli ya ndenge moko na kati ya ensemble ya ba données ya monene. Technique oyo ezali na motuya mingi mpo na ko analyser ba quantités massives ya ba données oyo esalemi na nzela ya observations mpe simulations, ko permettre ba astronome ba découvrir ba modèles, ba relation, na ba structures na kati ya ba données. Tala lolenge moko oyo epesami pona kosangisa ba données astronomiques : 1. Kolimbola ensemble ya ba données pe ba fonctionnalités : Etape ya liboso ya bosangisi ba données astronomiques ezali kolimbola ensemble ya ba données oyo esengeli ko analyser polele. Yango esangisi koyeba lolenge ya makambo oyo bakosalela, na ndakisa bisika, mbangu, bonene to balangi ya biloko. Esengeli kopona makambo na ndenge oyo ekoki kopesa bososoli ya tina pe kosalisa na kokesenisa kati ya bituluku ndenge na ndenge. 2. Kosala liboso : Soki baponami ba données, ezali na ntina mingi kosala yango liboso mpo na kosala ete ezala malamu. Yango ekoki kozala kolongola ba outliers, kotondisa ba données oyo ezangi, ko normaliser ba données, mpe kosala échelle ya ba données. 3. Pona algorithme ya clustering : Ba algorithmes ya clustering ebele ekoki kosalelama pona ko analyser ba données astronomiques, lokola K-moyenne, clustering hiérarchique, pe clustering basé na densité. Pona algorithme etali ba caractéristiques spécifiques ya ensemble ya ba données pe ba objectifs ya analyse. 4. Kotia ba paramètres : Na kotalaka algorithme oyo oponi, esengeli kotiya ba paramètres ebele yambo ya kobanda clustering. Yango esangisi motango ya ba clusters, ba critères ya liaison, to densité ya seuil. Esengeli kopona malamu ba valeurs ya ba paramètres wana pona kosala été ba clusters oyo ezuami ezala na tina pe na bosikisiki. 5. Kosala cluster ya ba données : Sima ya ko setting ba paramètres, algorithme ya clustering ekoki kosalelama na ba données. Yango ekosala ete ba clusters ebele esalama, moko na moko ekozala na groupe ya biloko oyo ezali na ba propriétés ya ndenge moko. 6. Kosala na makanisi pe kolimbola mbano : Soki ba données esili kosangisama, esengeli komonana pe kolimbola mbano. Yango ekoki kozala kosala tracé ya ba clusters na plot ya dispersion to histogramme, komeka ba distances entre ba clusters, pe ko analyser ba propriétés ya biloko oyo ezali na kati ya cluster moko moko. Interprétation ya ba résultats esengeli kopesa ba insights ya sika na structure pe ba propriétés ya ba données astronomiques. 7. Iterate : Clustering ezali processus iteratif, mpe ekoki kozala na besoin ya ko refiner ba résultats na ko ajuster ba paramètres to komeka ba algorithmes différents. Ezali na tina mingi kotala tango nyonso mbano pe kosala mbongwana tii tango ba clusters ekozala na boyokani na mikano ya botangi.