地震的一般分类方法.docx

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1、地震的一般分类方法龙源期刊网httpdocsj/doc/401f415203d276a20029bd64783e0912a2167cae.地震的一般分类方法何敏童威来源:(西部论丛)2019年第07期摘要:在对地震事件进行分类的经过中,采用K-means聚类分析法、K-means+算法根据震级、震源、深度分类标准对发生维度、深度、震级参数不同的地震进行合理有效的分类。关键词:K-meansK-means+Abstract:Intheprocessofclassifyingseismicevents,K-meansclusteranalysismethodandK-means+algorithm

2、areusedtoclassifyearthquakeswithdifferentdimensions,depths,andmagnitudesaccordingtomagnitude,source,anddepthclassificationcriteria.Keyword:K-means、K-means+引言据统计,地球上每年会发生500万起天然地震事件,天天都会发生1万起以上的地震事件。绝大多数的地震事件都与板块构造相关,发生在构造缝合带附近。将中国境内2021年至2016年近五年的各个参考地点地震发生维度、深度、震级等数据,作为我们研究震级、震源、深度这几个类别关系的较为标准的参考数据

3、进行数学模型的建立和求解。根据分类的特点,采用K-means聚类分析法,对三个要素进行一个聚类分析,最终得到近五年的地震事件根据这三个要素分类的一个结果。1.K-means经典算法K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目的函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目的函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以歐式距离作为类似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为类似性的评价指标,即以为两个对象的距离越近,其类似度就越大。该算法以为簇是由距离靠近的对象组成的,因而把得到紧凑且独立的簇作为最终目的。K-means算法接受输入量k;然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类知足:同一聚类中的对象类似度较高;而不同聚类中的对象类似度较小。聚类类似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象引力中心来进行计算的。而求群中心点的方法可由下面三种公式求得:

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