【摘 要】
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针对经验法在地质多指标数据进行有序分类存在局限性的问题,提出了基于Fisher最优分割的多维有序聚类法,通过对均一化处理的多维指标之间定义类直径的损失函数来判别最优分割
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针对经验法在地质多指标数据进行有序分类存在局限性的问题,提出了基于Fisher最优分割的多维有序聚类法,通过对均一化处理的多维指标之间定义类直径的损失函数来判别最优分割,然后在使得损失函数最小的情况下合并相邻分类,实现有序样本数据的聚类层次。采用该方法对钻孔编录地层划分、岩体质量分级和孢粉粒度分带三种数据进行分类,结果表明在不能确定分层数的情况下,可以利用损失函数的导数曲线极值点确定最优分层数;样品多个指标之间的相关性越高,分类结果与单指标分类结果的差异越不明显。该方法能够为多元地质数据的定量分析提供数学理论依据,也可以应用于其他行业领域。
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