【摘 要】
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本文采用目前世界上使用广泛的GEOCOR数据库对地质矿物进行数据挖掘。首先利用Python和Matlab等工具对全球矿物的地球化学数据集(41360件)进行预处理(数据清洗),然后对特征数
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本文采用目前世界上使用广泛的GEOCOR数据库对地质矿物进行数据挖掘。首先利用Python和Matlab等工具对全球矿物的地球化学数据集(41360件)进行预处理(数据清洗),然后对特征数据集进行空间分布、聚类分析和社区发现的可视化分析,最后利用二次清洗得到的建模数据,采用ELM和SVM两种机器学习方法对地质矿物构造背景进行智能预测判别,得出以下重要结论:(1)通过对地质矿物的28个属性进行K-Means聚类得到的雷达图,结合学术界的研究得出,地质矿物的聚类可视化效果比较明显。(2)通过社区发现算法来挖掘
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