Due to the complex variety of astronomical classes, each responsible for relevant scientific contributions to Astronomy, multiple observational techniques and object classification methods have been developed throughout history. In the case of Classical Be stars (CBe) B spectral type objects with high rotation rates (close to the critical limit), non-supergiant and that have or already had a Keplerian disk ejected by the star itself the pioneering observational technique was spectroscopy, in which the eponymous emission lines became their most notable feature. However, through other techniques such as photometry and polarimetry, different manifestations were detected, such as continuum excess and non-zero linear polarization. One of the still ongoing tasks in the field of CBes is finding accurate ways to classify these objects in a given young stellar population. For example, in the young stellar cluster NGC330, located in the Small Magellanic Cloud, a high fraction of CBes was found through spectroscopic surveys starting in the 1970s. From the 1980s onwards, it was discovered that CBes in a star cluster could be detected using photometry, specifically by means of narrow-band filters centered in H. However, there is a strong limitation in the method: only classical Be stars with an active and sufficiently dense disks can be detected with this technique. In order to circumvent this problem, this work uses realistic models of B and CBe stars to produce synthetic clusters and the subsequent synthetic photometry to model NGC330 with the supervised machine learning algorithms k-Nearest Neighbors (k-NN) and Decision Tree (DT). As input data we use photometry from the S-PLUS survey and the SAMI/SOAR imager, both using narrow band H filters. The k-NN and DT models trained on the synthetic cluster magnitudes were applied to make unseen predictions, resulting in the classification of the observed sources into three different classes: main-sequence and CBe stars belonging to the cluster and stars not belonging to the main sequence nor members of the cluster, such as foreground objects and/or evolved stars. The obtained result consisted of 44 and 47 stars classified as CBes in the S-PLUS magnitudes set, and a total of 206 and 289 objects classified as CBes in the SOAR set, for k-NN and DT predictions, respectively. In the SOAR ensemble, the DT model estimated a minimum CBe/(B + CBe) fraction of 26%. For both estimators, almost every CBe with H emission was classified as a candidate. One of the remarkable results also lies on the prediction of CBe candidates in the ''redde'' side of the MS, location of inactive CBes or systems with less dense disks (e.g., the beginning of building-up or end of dissipation phases). As the first work to consider every known properties of CBe disks in the formulation of the synthetic cluster, it can be stated that our developed methodology is promising as a preliminary analysis resulted in a higher CBe content than previous estimates, including high resolution spectroscopic surveys, when taking into account the same magnitude depth.

Devido a grande quantidade de diferentes classes de objetos astronômicos, responsáveis por contribuições científicas relevantes para todo o campo da astronomia, múltiplas técnicas observacionais e métodos de classificação de objetos foram desenvolvidos ao longo da história. No caso das estrelas Be clássicas (CBe) objetos de tipo espectral B de alta rotação (próxima do limite crítico), não supergigantes e que apresentam ou já apresentaram um disco kepleriano ejetado pela própria estrela a técnica observacional pioneira foi a espectroscopia, na qual as epônimas linhas espectrais em emissão se tornaram as características mais marcantes. Porém, através do uso de outras técnicas observacionais como a fotometria e a polarimetria, outras manifestações foram detectadas, como um excesso de emissão no contínuo e polarização linear não nula. Uma das tarefas ainda ativas no campo de CBes é encontrar formas acuradas de classificar estes objetos em uma dada população estelar jovem. Por exemplo, no aglomerado estelar jovem NGC330, localizado na Pequena Nuvem de Magalhães, foi encontrada uma alta fração de CBes, a partir da década de 70, através de levantamentos espectroscópicos. Dos anos 80 em diante, houve a descoberta de que CBes em um aglomerado estelar poderiam ser classificadas utilizando fotometria, especialmente com o uso de filtros de banda estreita centralizados na linha espectral H. Porém, há uma forte limitação no método: apenas CBes com um disco ativo, e suficientemente denso, são passíveis de classificação. Visando contornar este problema, este trabalho utilizou modelos realistas de estrelas B e CBes a fim de produzir aglomerados sintéticos e sua subsequente fotometria sintética para modelar NGC330 com os algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado k-Nearest Neighbors (k-NN) e Decision Tree (DT). Os dados utilizados foram fotometria do levantamento S-PLUS e do imageador SAMI/SOAR, ambos contendo um filtro estreito em H. Os modelos k-NN e DT treinados nas magnitudes do aglomerado sintético foram utilizados para realizar predições inéditas nos dados, resultando na classificação dos objetos presentes em três diferentes classes: estrelas de sequência principal pertencentes ao aglomerado, estrelas Be clássicas pertencentes ao aglomerado, e estrelas não pertencentes à sequência principal ou não membros do aglomerado, como objetos de fundo e/ou estrelas evoluídas. O resultado obtido foi de 44 e 47 estrelas classificadas como CBes pelos respectivos modelos k-NN e pelo DT no conjunto de magnitudes do S-PLUS, e um total de 206 e 289 objetos classificados como CBes no conjunto do SOAR, considerando o k-NN e o DT, respectivamente. No conjunto do SOAR, o modelo DT estima uma fração mínima CBe/(B+CBe) de 26%. Em ambos algoritmos, quase toda estrela CBe com emissão em H foi classificada como candidata a CBe. Um dos resultados mais impressionantes diz respeito ao fato de que os modelos classificaram as candidatas a CBe na região mais avermelhada da sequência principal, local já conhecido de estrelas CBes inativas e de sistemas com discos pouco densos (por exemplo, no começo ou fim das respectivas fases de construção e dissipação de um disco). Como o primeiro trabalho a ter considerado propriedades conhecidas dos discos de estrelas CBe na formulação de um aglomerado estelar sintético, é possível afirmar que nossa metodologia desenvolvida é promissora, visto que as análises preliminares aqui contidas resultaram na predição de uma fração de CBes ainda maior do que em estimativas prévias da literatura, incluindo levantamentos espectroscópicos de alta resolução quando considerada a mesma profundidade observacional.