A large regional geochemical data set of O-horizon samples from a 188,000 km2 area in the European Arctic, analysed for 38 chemical elements, pH, electrical conductivity (both in a water extraction) and loss on ignition (LOI, 480 oC), was used to test the influence of different variants of cluster analysis on the results obtained. Due to the nature of regional geochemical data (neither normal nor log-normal, strongly skewed, often multi-modal data distributions),

Развитие геодинамики за последние десятилетия привело к необходимости составления геодинамических карт. Появились новые современные методы, позволяющие обрабатывать большие массивы информации.
Существует два типа геодинамических карт: аналитические и синтетические. Аналитические карты — это карты, построенные на основании изучения какого-либо одного параметра, например, градиентов новейших движений или скоростей новейших движений. Синтетические геодинамические карты - это карты, построенные на количественной многопараметровой основе.

Проведено петрохимическое изучение обширного фактического материала путем сравнения средних значений породообразующих окислов для групп метабазитов глаукофансланцевых комплексов разных степеней метаморфизма, выделенных с помощью динамического кластерного анализа. Сделан вывод о том, что метаморфическая зональность - продукт как изо химического метаморфизма пород в условиях разных давлений, так и первичной вещественной неоднородности их состава при постоянном давлении.

Работа представляет интерес для геологов, занимающихся петрохимией метаморфических пород

Освещаются некоторые проблемы, возникающие при таксономическом (кластерном) анализе геологических данных. Определяется место таксономии среди других задач, связанных с распознаванием. Приводятся результаты практического применения таксономических построений при решении конкретных задач различной содержательной направленности (уточнение априорных классификаций, многопараметрическое районирование, обоснование видового таксона с позиций общей модели воспроизведения, типизация горных пород и др.).

Для специалистов, интересующихся применением математических методов в геологических исследованиях

Посвящена теории распознавания образов и одному из методов её реализации — кластерному анализу. В сжатом виде представлены основные идеи кластерного анализа и показаны сферы его приложения в горных, экономических, социологических и других исследованиях. Описанные методы кластеризации могут быть использованы в реальных задачах. В алгоритмах достаточно подробно рассмотрена вычислительная часть.

Несмотря на то, что кластерный анализ является эффективным и удобным инструментом классификации, а также весьма распространен в практических исследованиях, публикаций на эту тему на русском языке очень мало, а существующие малоинформативны. Предлагаемая Вашему вниманию книга освещает некоторые основополагающие вопросы кластерного анализа.

Для научных сотрудников, диссертантов и специалистов, работающих в области многомерного статистического анализа

В учебном пособии изложены методы, наиболее часто используемые при обработке естественно-научных данных: дискриминантный анализ, множественная регрессия, кластерный анализ, метод главных компонент, факторный анализ. Для иллюстрации особенностей компьютерной реализации каждого метода приведены примеры решения задач гидрометеорологического и геохимического содержания с использованием пакета Statistica или электронной таблицы Excel

Данное пособие разработано для обеспечения дисциплины федерального компонента ДНM 03 «Компьютерные технологии и гидрометеорологии» для магистров направления 020600 - «Гидрометеорология» (Образовательные магистерские программы: 020600 68 01 «Гидрология суши», 020600 68 10 «Экологическая климатология», 020600.68.05 «Метеорологии»); также оно может быть полезно студентам, аспирантам и молодым научным сотрудникам других специальностей для приобретения навыков корректного использования статистических методов в научно-исследовательской работе

В учебнике рассмотрены геологические объекты и их свойства, принципы математического моделирования. Проанализированы одно-, двух- и трехмерные статистические модели, в том числе метод главных компонент, кластерный анализ, распознавание образов. Приведены примеры применения этих моделей к решению геологических задач. Охарактеризованы модели пространственных переменных, в том числе случайные функции, периодическая изменчивость, основы геостатистики, кригинг и их применение в геологии. Дано понятие о базах и банках данных при моделировании месторождений, рассмотрены некоторые приемы обработки банков данных и построения геологических границ на плане и в разрезах. Учебник соответствует стандарту дисциплины и предназначен для студентов геологических специальностей вузов по направлению «Прикладная геология» и для геологов-производственников.

При геологических исследованиях быстрыми темпами накапливается большое количество геологической информации: результаты геологической документации буровых скважин, горных выработок и естественных обнажений, спектральных и химических анализов руд, горных пород и минералов, данные геофизических и геохимических измерений и др. Одно из важнейших направлений научно-технического прогресса в геологии состоит в широком внедрении автоматизированных методов накопления, хранения, обработки и передачи геологической информации с целью повышения эффективности геологических исследований.