论文摘要
K平均值算法采用对样本各维度求平均值的方式来获得该类簇的中心,但当样本中存在个别离群点时,聚类中心会受到异常维度的干扰,使得均值中心和实际中心位置偏差过大,从而导致类簇发生"畸变"";在无监督聚类中,分类数是不确定的,分类数的准确度决定了分类效果和精细度;K平均值方法通常采用欧式距离作为相似性度量,若存在由人工层位识别引起的层位误差时,欧氏距离作为相似性度量会因为波形未对齐而形成误差。本文应用肘部判别法和DTW-K中心点分类算法解决上述问题:采用K中心点方法,减少聚类中心因异常值引起的误差;使用肘部判别法为K值的确定提供依据;DTW算法取代欧式距离,它能够一定程度上减少人工识别导致的层位误差导致的误差。本文通过实验证明,DTW-K中心点算法具有很好的分类效果,能够减少层位误差导致的波形漂移造成的误差,减少了数据异常值导致的类簇畸变。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 冯建祥,陈双全,张峰,韩磊
关键词: 波形分类技术,相似度,肘部判别法,层位误差,中心点方法
来源: 2019年油气地球物理学术年会 2019-11-27
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程
单位: 中国石油大学(北京)物探系中石化勘探开发研究院
分类号: P631.4
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.023011
页码: 587-590
总页数: 4
文件大小: 832k
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