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

关键字：波形分类技术相似度肘部判别法层位误差DTW-K中心点方法

发表日期：2019-11-27

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：国内学术会议论文集

发表期刊名称：2019年油气地球物理学术年会论文集

通讯作者：冯建祥,韩磊

第一作者：陈双全,张峰

论文类型：会议论文

论文概要：冯建祥,陈双全,张峰,韩磊，地震波形聚类方法及其实际应用研究，2019年油气地球物理学术年会论文集，2019，

论文题目：地震波形聚类方法及其实际应用研究