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关联规则算法在粤西庞西垌地区元素异常组合研究中的应用
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作者 刘心怡 周永章 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期125-130,共6页
以粤西庞西垌矿床远景区1∶5万水系沉积物地球化学测量及异常查证数据为基础,应用Python编程语言开展关联规则算法的应用案例研究。结果显示,Apriori算法可以有效挖掘元素组合之间的关联规则数据集。当Au、Cu、Sb在异常值范围内时,出现A... 以粤西庞西垌矿床远景区1∶5万水系沉积物地球化学测量及异常查证数据为基础,应用Python编程语言开展关联规则算法的应用案例研究。结果显示,Apriori算法可以有效挖掘元素组合之间的关联规则数据集。当Au、Cu、Sb在异常值范围内时,出现As为异常的可能性是95.5%。Apriori算法挖掘的关联规则符合实际,组合异常的强规则与研究区已知矿化地段的异常组合重合性较高。可以推论,面对海量的地球化学数据,逐个进行元素分析较为耗时而且无法观测到元素之间的关系,通过关联规则算法找出元素异常组合规律的办法,使之最大限度地保留元素之间的相关信息,可以用来寻找隐藏的元素组合以及其中的潜在相关性。未来构建指示找矿的成矿关联规则数据库并进行矿床预测,将比运用传统的方法更加便捷。 展开更多
关键词 地质大数据 大数据挖掘 关联规则算法 APRIORI算法 元素异常组合
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