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dc.contributor.author
Pera, María Sol
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dc.contributor.author
Perren, Gabriel Ignacio
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dc.contributor.author
Moitinho, A.
dc.contributor.author
Navone, Hugo Daniel
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dc.contributor.author
Vazquez, Ruben Angel
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dc.date.available
2022-02-25T17:57:04Z
dc.date.issued
2021-06
dc.identifier.citation
Pera, María Sol; Perren, Gabriel Ignacio; Moitinho, A.; Navone, Hugo Daniel; Vazquez, Ruben Angel; PyUPMASK: An improved unsupervised clustering algorithm; EDP Sciences; Astronomy and Astrophysics; 650; A109; 6-2021; 1-13
dc.identifier.issn
0004-6361
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/152761
dc.description.abstract
Aims. We present pyUPMASK, an unsupervised clustering method for stellar clusters that builds upon the original UPMASK package. The general approach of this method makes it plausible to be applied to analyses that deal with binary classes of any kind as long as the fundamental hypotheses are met. The code is written entirely in Python and is made available through a public repository. Methods. The core of the algorithm follows the method developed in UPMASK but introduces several key enhancements. These enhancements not only make pyUPMASK more general, they also improve its performance considerably. Results. We thoroughly tested the performance of pyUPMASK on 600 synthetic clusters affected by varying degrees of contamination by field stars. To assess the performance, we employed six different statistical metrics that measure the accuracy of probabilistic classification. Conclusions. Our results show that pyUPMASK is better performant than UPMASK for every statistical performance metric, while still managing to be many times faster.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
EDP Sciences
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
METHODS: DATA ANALYSIS
dc.subject
METHODS: STATISTICAL
dc.subject
OPEN CLUSTERS AND ASSOCIATIONS: GENERAL
dc.subject
OPEN CLUSTERS AND ASSOCIATIONS: INDIVIDUAL: NGC 2516
dc.subject.classification
Astronomía
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dc.subject.classification
Ciencias Físicas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
PyUPMASK: An improved unsupervised clustering algorithm
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-02-04T13:31:24Z
dc.journal.volume
650
dc.journal.number
A109
dc.journal.pagination
1-13
dc.journal.pais
Francia
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dc.description.fil
Fil: Pera, María Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Astrofísica La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas. Instituto de Astrofísica La Plata; Argentina
dc.description.fil
Fil: Perren, Gabriel Ignacio. Instituto de Astrofísica de la Plata (conicet- Universidad Nacional de la Plata); Argentina
dc.description.fil
Fil: Moitinho, A.. Instituto Superior Tecnico; Portugal
dc.description.fil
Fil: Navone, Hugo Daniel. Universidad Nacional de Rosario; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Física de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario; Argentina
dc.description.fil
Fil: Vazquez, Ruben Angel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Astrofísica La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas. Instituto de Astrofísica La Plata; Argentina
dc.journal.title
Astronomy and Astrophysics
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.aanda.org/articles/aa/abs/2021/06/aa40252-20/aa40252-20.html
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1051/0004-6361/202040252
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