地球化学数据一直是矿产勘查中非常关键的信息来源,随着时代的进步与发展,对地球化学数据的处理也从单一的应用传统的方法变为与多种现代数学方法相结合。球化学数据处理的目标是通过数学方法从大量观测数据和复杂条件下从原始地球化学数据中提取有用信息,揭示指示变量(主要是化学元素)与各种地质之间的内在联系和现象,以寻找勘探地球化学同时提供勘探矿产资源和解决地质问题的方法和技术。本文通过空间聚类方法,对米拉山铜矿整装勘查区中九种元素Cu、Ag、Au、Pb、Zn、Sn、Sb、W、Mo进行聚类,得到Cu、Ag、Au富集元素聚类分为Ag、Pb、Zn一类,Cu一类,Mo一类,W一类,Sn一类,Sb一类,Au一类,再将这些合并的新的类进行相似性比较与统计。通过空间聚类可以找到特定元素与其相关联的元素,排除其他元素对特定元素的干扰。使用多重分形S-A算法以及传统累频方法处理数据得到地球化学异常,着重分析Cu、Ag、Au三种元素。对比综合分析,从而能进行异常解释与评价。本文分析了米拉山斑岩型铜多金属矿区水系沉积物地球化学元素含量数据空间分布特征间的联系,将相联系的元素作为一类,将主要成矿元素进行分类。同时采用地球化学分形方法,将单元素的异常区域进行缩小,更能体现出局部地球化学异常,再由空间聚类后的结果与分形后的结果,与传统的地球化学方法进行比对,研究出元素地球化学空间分布规律,将比较后的结果与实际矿点进行比对,验证分形算法的精确性,同时将分形的结果进行合理预测能更好的进行矿产勘查和矿产预测。通过两种方法,最终预测Cu、Ag、Au三种类型成矿区域10个,其中5个已由前人所验证,剩余5个都有较高的成矿潜力。