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。

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
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