【摘 要】
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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
【机 构】
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中山大学地球环境与地球资源研究中心,中山大学地球科学与工程学院,广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0600506);国家自然科学基金项目(41273040);中国地质调查局地质调查项目(12120113067600)
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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
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