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K-均值算法是一種基于樣本間相似性度量的間接聚類方法。本文研究和探索K-均值方法在巖相識別中的應(yīng)用。在求樣本間的距離時，采用馬氏(Mahalanobis)距離代替歐氏距離。
關(guān)鍵詞：巖相識別；測井資料；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
關(guān)鍵詞：巖相識別；測井資料；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.
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