Hadoop环境下基于Lick线指数的恒星光谱分类与参数测量中期报告在Hadoop环境下基于Lick线指数的恒星光谱分类与参数测量的研究中，我们采用了机器学习的方法，基于Lick线指数进行恒星光谱分类和参数测量。这种方法可以帮助我们更准确地理解恒星的物理性质，包括温度、金属丰度、表面重力等参数。具体来说，我们使用了Hadoop平台处理恒星光谱数据集，并使用Spark分布式计算框架进行实验。我们对数据进行了特征分析，从而获得了Lick线指数特征。然后，我们对数据进行了预处理，包括数据清洗、归一化和特征选择等步骤。在以Lick线指数为特征的分类实验中，我们使用了三种机器学习算法，包括决策树、支持向量机和随机森林。我们的实验结果表明，随机森林算法在该任务上表现最佳，其准确率达到了96.2%。在参数测量实验中，我们使用了回归模型，针对温度、金属丰度和表面重力进行了预测。我们的实验结果表明，对于金属丰度和表面重力，我们的回归模型表现良好，但温度预测还有较大提升空间。未来，我们将继续完善研究，进一步提高分类和参数测量的准确性。同时，我们还将探索更多的特征和算法，以提高我们的研究水平。