【摘 要】
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区域化探数据中包含了丰富的地质信息,提取出蕴含在这些数据中的地质体空间分布信息,对于区域地质研究和找矿勘查具有重要意义.区域化探数据通常包括数十个元素,属于高维数据
【机 构】
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中国地质大学(北京)地球科学与资源学院,北京 100083
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区域化探数据中包含了丰富的地质信息,提取出蕴含在这些数据中的地质体空间分布信息,对于区域地质研究和找矿勘查具有重要意义.区域化探数据通常包括数十个元素,属于高维数据,隐藏在这些高维数据中的地质体空间分布信息无法直接从数据中观察到.针对这个问题,构建了一个基于t分布随机近邻嵌入(t-distribu-ted stochastic neighbor embedding,简称t-SNE)算法的高维区域化探数据降维可视化模型.t-SNE算法是一种非线性降维方法,特别适用于高维数据集的降维和可视化.选择对岩性鉴定比较稳定的元素,通过t-SNE算法将高维化探数据降维到人眼可观察的一、二、三维,把降维之后的变量表达为栅格图,通过三原色混合等方法进行可视化,从而把隐藏在高维化探数据中的地质体空间分布信息可视化表达出来.以英格兰西南部某地区水系沉积物区域化探数据为例进行研究来检验t-SNE算法在高维化探数据可视化上的实际应用效果.结果显示:①通过t-SNE算法对高维化探数据进行可视化得到的结果能够很好地反映研究区的地质体空间分布情况;②可视化的效果与t-SNE算法的目标维度和复杂度两个参数密切相关.在t-SNE算法中设定要降维到的目标维度越高,所显示的地质体信息越详细.③基于t-SNE算法的化探数据降维可视化效果比基于主成分分析(PCA)的化探数据降维可视化效果更好.本文研究表明基于t-SNE算法的化探数据降维可视化方法能够很好地将地质体空间分布信息可视化表达出来,对于推断地质体的空间分布有一定的指导意义.
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