地学数据挖掘与知识发现

数据挖掘与知识发现已在某些科技、商业等领域得到了较好的应用，但在地学的应用尚处于起步阶段。这是由于地学的多学科性和复杂性造成的。鉴于它在地学中的已有应用及未来应用前景，本书重点放在介绍如下八大类算法：①概率与统计，包括概率密度函数、蒙特卡罗法、最小二乘法、多元回归分析；②人工神经网络，包BP模型的常用预测算法、特殊预测(即时间序列型数据的预测)算法；③支持向量机，包括C-支持向量机二分类算法、采用机器学习的降维算法；④决策树，包括ID3算法、C4.5算法；⑤贝叶斯分类，包括朴素贝叶斯、贝叶斯判别、贝叶斯逐步判别；⑥聚类分析，包括Q型聚类分析、R型聚类分析；⑦克立格法；⑧其他地学软计算，包括模糊、灰色、分形几何、线性规划。