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      改進(jìn)的K-均值算法在巖相識(shí)別中的應(yīng)用

      2009-07-08 | rar | 224 | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      K-均值算法是一種基于樣本間相似性度量的間接聚類方法。本文研究和探索K-均值方法在巖相識(shí)別中的應(yīng)用。在求樣本間的距離時(shí)，采用馬氏(Mahalanobis)距離代替歐氏距離。
      關(guān)鍵詞：巖相識(shí)別；測(cè)井資料；K-均值
      Application of Modified K-means clustering algorithm to Lithofacies Identification Jing Fengwei,Liu Jiwei,Wang Shusheng School of Information Engineering,University Science and Technology Beijing,Beijing 100083 ABSTRACT The K-means clustering algorithm is the indirect clustering algorithm based upon comparability measurement between points.This paper studies and explores the application of K-means clustering algorithm to lithofacies identification. Mahalanobis distance replaces Euclidean distance as the distance of points.
      KEY WORDS lithofacies identification,logging,k-means clustering
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