月球矿物学的启示：一种无监督聚类方法用于月球矿物测绘（M3）光谱数据

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了月球矿物成分分布特征映射的不足，通过利用基于机器学习的聚类方法对月球矿物测绘（M3）的高光谱数据进行分析。该方法采用卷积变分自编码器降低光谱数据的维度，结合k均值算法将关联于月球表面矿物组成的潜在变量聚类为五个不同组。研究结果表明，这些聚类位置与Kaguya任务的矿物图有显著重叠，为月球矿物探测提供了新的无偏见的学习视角。

本研究应用机器学习聚类方法分析月球矿物测绘数据，使用卷积变分自编码器进行降维，并将矿物组成分为五类。结果与Kaguya任务的矿物图高度重合，为月球探测提供了新的视角。

Kaguya任务 月球矿物 机器学习 聚类 降维
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