作者：朱林奇 张冲地质学数据挖掘致密砂岩谱聚类稳定性泛化能力样本过滤集成算法
摘要：针对原有岩性分类方法精度较低、泛化能力不足、结果较不稳定以及不符合地质情况的事实,提出基于谱聚类-Adaboost集成算法的数据挖掘技术,应用谱聚类算法对噪音数据不敏感及可收敛到全局最优解的特点,解决样本数据过滤的问题,有效去除数据冗余;依据数据挖掘集成思想中的Adaboost集成算法对基分类器C4.5进行集成优化,将弱分类器提升为强分类器,提升分类能力。通过对某地区498块致密砂岩岩样资料进行处理,结果表明：谱聚类方法的样本筛选能力较交会图方法与经典聚类方法更强;而Adaboost集成算法不仅精度较BP神经网络等经典分类算法高,而且具有着较强的泛化能力,较好地解决了基分类器存在的稳定性弱、泛化能力差等问题;利用谱聚类去除样本冗余-Adaboost集成算法判别的思想使得算法的稳定性更高,岩性判别率稳定到81.96%,明显高于其他判别方法;该方法思路新颖,效果较好,可以进行推广。
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