【摘 要】
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针对原有岩性分类方法精度较低、泛化能力不足、结果较不稳定以及不符合地质情况的事实,提出基于谱聚类-Adaboost集成算法的数据挖掘技术,应用谱聚类算法对噪音数据不敏感及
【机 构】
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长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,长江大学地球物理与石油资源学院
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针对原有岩性分类方法精度较低、泛化能力不足、结果较不稳定以及不符合地质情况的事实,提出基于谱聚类-Adaboost集成算法的数据挖掘技术,应用谱聚类算法对噪音数据不敏感及可收敛到全局最优解的特点,解决样本数据过滤的问题,有效去除数据冗余;依据数据挖掘集成思想中的Adaboost集成算法对基分类器C4.5进行集成优化,将弱分类器提升为强分类器,提升分类能力。通过对某地区498块致密砂岩岩样资料进行处理,结果表明：谱聚类方法的样本筛选能力较交会图方法与经典聚类方法更强;而Adaboost集成算法不仅精度较BP
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