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K-均值算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法。本文研究和探索K-均值方法在岩相识别中的应用。在求样本间的距离时，采用马氏(Mahalanobis)距离代替欧氏距离。
关键词：岩相识别；测井资料；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
关键词：岩相识别；测井资料；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
岩相识别
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