1樓：
天文望遠鏡觀測並不是平常望遠鏡的那種所見即所得，實際所得是觀測方向上的光譜資料的時間空間分布，而且光譜資料還受望遠鏡感光元件響應特性影響。不同型別天體有不同的光譜資料，按著不同的光譜資料時間空間分布特點就可確定為何種天體。（注意這句話，其實這句是套套邏輯。
我們其實只是就著表象在分類、猜測、找規律，試圖描述和預言星星的世界和未來）
ps：天文科普讀物那種美麗的星圖大都是軟體基於資料合成的，不是加個望遠鏡用單反拍的。
2樓：
量化用引數分！
（這不廢話麼）
「世界上沒有兩片一模一樣的葉子。」這話對於天體也一樣。兩隻天體不可能引數一模一樣。
（難道就不用分了麼，白馬非馬麼，摔！）
但是他們在引數空間可能離得比較近。
（「高帥富」就是三個維度的一空間裡，分出那麼一坨。）分天體用什麼引數？望遠鏡能拍到的引數及其組合。
望遠鏡能拍到什麼引數？形態（亮度分布），「顏色」（其實是分光；光譜、多波段），光變（你們怎麼都忘了說這個？好桑心），偏振（不要忽略我，我也是光學家族的），位置變化（銀心黑洞是大質量黑洞，還是中等質量黑洞？
看他鄰居的動向啊。）
其實給東西分類，有唯象的分，和本徵的分。
---留坑，我先去滑下雪。
聚類分析（英語：Cluster analysis，亦稱為群集分析）是對於靜態資料分析的一門技術，在許多領域受到廣泛應用，包括機器學習，資料探勘，模式識別，影象分析以及生物資訊。
3樓：DeangL
再然後，天體物理學者們開始做「圖景」，來猜測什麼樣的物理實體和過程能產生這樣的觀測結果。而且他們永遠無法確定猜測的結果是對的，往往同時有著很多種「圖景」來解釋同乙個觀測。（在好一點的情況下，大家會根據奧卡姆剃刀原理來挑選 「well accepted」的圖景，來當成是真的；還有很多情況下，比的是「圖景」提出者的資歷。。。。
）所以，天體物理上所謂的型別絕大部分只是表像上的，而不是天體本質（物理）上的型別。往往在有了新的觀測結果後會發現原有的「同一類」的天體可能有其它完全不同的屬性。（「類星體」不是星體，「行星狀星雲」也既不是行星也不是最原始所稱的星雲。
）在這個層次上，天文工作者其實區分不了天體的型別。
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