【摘 要】
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<正>地震属性的降维优化方法有很多种,主成分分析方法(PCA)是最常用的属性降维方法。本质上讲,主成分分析是一种线性方法,在处理非线性问题时,往往不能取得很好的效果。核主
【机 构】
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东方地球物理公司物探技术研究中心;
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<正>地震属性的降维优化方法有很多种,主成分分析方法(PCA)是最常用的属性降维方法。本质上讲,主成分分析是一种线性方法,在处理非线性问题时,往往不能取得很好的效果。核主成分分析(KPCA)则是一种基于原始数据的非线性变换,它可以提取出属性之间的非线性关系。然而KPCA的核矩阵与样本点的个数相关,由于样本点的个数比较大,带来核矩阵的维数比较大,造成计算复杂度增加。为了解决此问题,我们采用了基于聚类的核主成分分析方法,并将其应用于地震属性的降维优化中。应用结果表明:基于聚类的核主成分分析方法大大缩减了核矩阵的阶数,可有效地提取地震属性的非线性特征。
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