TY -的A2 Tinivella Umberta AU - Su,乔盟——朱Yanhui AU -贾,非政府组织非盟- Li Ping AU -胡,方非盟-徐Xingyong PY - 2018 DA - 2018/12/02 TI -沉积环境分析,粒度数据基于迷你批k - means算法SP—8519695六世- 2018 AB -在过去的几十年中,研究人员已经取得了重大进展在粒度分析沉积环境解释,但这些改进往往依赖于主观经验的研究员和通常是与其他方法相结合。目前,研究人员已经使用大量的数据挖掘和知识发现方法来探讨沉积物粒度分析的潜在关系。在本文中,我们将两偶图的理论构建 样品/粒度网络模型,然后构造一个 样本网络模型预计从这个由两部分构成的网络。此外,我们将使用迷你批k - means算法与最合适的参数( 重新分配比例 ϵ = 0.025 和 小批= 25)集群沉积物样品。我们将使用四个代表评价指标来验证聚类结果的精度。仿真结果表明,该算法可以划分 样本网络分为三个沉积直言集群: 海洋, 河流, 湖。根据先前的研究结果从各种指标,获得关于沉积物粒度分类实验结果的精度是0.92254367,这一事实表明,该方法分析沉积环境的粒度是非常有效和准确的。SN - 1468 - 8115 UR - https://doi.org/10.1155/2018/8519695 - 10.1155 / 2018/8519695摩根富林明Geofluids PB - Hindawi KW - ER