基于Spark深度感知决策树的恒星星系分类应用研究

基于Spark深度感知决策树的恒星星系分类应用研究摘要：本文研究了基于Spark深度感知决策树的恒星星系分类应用，该应用旨在提高恒星物理性质分类的准确性和效率。为了实现这一目标，本研究提出了一种深度感

Spark 基于深度感知决策树的恒星星系分类应用研 究 摘要： 本文研究了基于Spark深度感知决策树的恒星星系分类应用，该应 用旨在提高恒星物理性质分类的准确性和效率。为了实现这一目标，本 研究提出了一种深度感知决策树模型，并使用Spark框架实现了该模 型。实验结果表明，该模型在分类任务中表现良好，并能够处理大量的 星系数据。 关键词：Spark；深度感知决策树；恒星星系分类；物理性质分类 1.引言 恒星是我们宇宙中最基本的物理对象，研究恒星物理性质对于了解 宇宙的本质非常重要。然而，对恒星物理性质的研究需要大量的数据处 理和计算。恒星天文学中的一个重要任务就是对星系中的恒星进行分 类，以便更好的理解这些恒星的物理特性。 而传统的恒星星系分类方法多为手工特征提取和机器学习方法的结 合，但这种方法存在着提取特征困难、效率低下、分类准确性低等问 题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于Spark深度感知决策树的 恒星星系分类应用方案。 2.Spark的介绍 Spark是基于内存计算的快速计算平台，其架构主要包括Spark Core、SparkSQL、SparkStreaming和MLlib等组件。SparkCore 用于构建分布式的计算任务，SparkSQL提供了一种结构化查询接口， SparkStreaming用于处理高速数据流，MLlib则提供了机器学习的算 法库。 Spark的主要优势在于其内存计算、分布式计算和易用性等方面。