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基于kmeans聚类和随机森林模型对古代玻璃样品分类方法 

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申请/专利权人:西北工业大学

摘要:本发明提供了一种基于kmeans聚类和随机森林模型对古代玻璃样品分类方法,属于数据挖掘领域,所述分类方法包括特征数据比较步骤,随机森林模型建立过程,亚分类步骤,亚分类合理性分析步骤,亚分类敏感性分析步骤。

主权项:1.基于kmeans聚类和随机森林模型对古代玻璃样品分类方法,其特征在于,所述分类方法包括:特征数据比较步骤,用以初步分析不同种类玻璃的分类规律与氧化铅、氧化钡、氧化钾、二氧化硅四种特征含量相关;随机森林模型建立过程,用以训练样本数据得到合理模型。亚分类步骤,将系统不同特征值作为k-means聚类的依据。亚分类合理性分析步骤,分别从数值上和古代玻璃应用方面验证分类合理性。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西北工业大学 基于kmeans聚类和随机森林模型对古代玻璃样品分类方法

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