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化探异常识别是成矿预测的重要依据。化探异常识别本质上是一不均衡数据的分类问题。异常识别过程中面临的主要问题是高维数据的处理问题，流形学习通过非线性降维方法实现维数约简。提出了一种基于流形学习的异常识别算法，通过流形学习进行维数约简，结合AdaCost技术，以改善不平衡数据的分类性能。以某锡铜多金属矿床的数据为研究对象进行仿真实验，实验结果表明该算法能够更准确地圈定区域化探异常，为成矿预测与评价提供了新的解决途径。