Investigação da aplicação de algoritmos de agrupamento para o problema astrofísico de classificação de galáxias

O surgimento de grandes bancos de dados dinamizou o armazenamento de registros e sua busca. Sendo assim, está à disposição um número exorbitante de informações que precisam ser analisadas. Para que seja possível explorá-las em tempo hábil, é utilizado o processo de mineração de dados, que os analisa sob diferentes perspectivas e permite a descoberta automática de informações e padrões, além de fornecer a capacidade de previsão de uma observação futura. Pretende-se explorar bases de dados astronômicos com parâmetros morfométricos de galáxias, por meio de algoritmos de agrupamento, a fim de identificar padrões naturais de agrupamentos como etapa anterior à classificação de galáxias. Para isso, serão aplicados os algoritmos Expectation Maximization (EM) e K-médias, que serão avaliados quando sujeitos a dados morfométricos reais do catálogo Extraction de Formes Idealisées de Galaxies en Imagerie (EFIGI) com galáxias de todos os tipos morfológicos, medidos pelo MORFOMETRYKA, e dados sintéticos. Após os dados serem agrupados pelos algoritmos, será utilizado o algoritmo Silhouette como método de validação para os resultados encontrados. Nesse espaço de parâmetros morfométricos serão detectadas classes de galáxias, permitindo o resultado estudar a continuidade morfométrica nas populações de galáxias espirais e elípticas