《表2 各组平均值的均等性检验》

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《基于模糊C均值聚类与Bayes判别的致密油储层分类评价》

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将FCM聚类结果和对应的判别属性数据导入SPSS软件中，检验各组属性变量均值的均等性（表2），即通过变量的单因素方差分析，寻找关键性的影响变量，分析均值不同变量的差异是否有统计意义，从而了解该变量有无作用。表2中威尔克Lambda统计量是组内平方和与总平方和的比值，F统计量是组间均方与组内均方的比值，自由度1为残差平方和自由度，自由度2为回归平方和自由度，显著性为F检验观测值F0对应的概率，显著性越小表示组间差异越显著。将显著性水平设为0.100。由表2可知，SP没有通过显著性检验，故舍弃该属性。Bayes属性参数确定后，针对每个类别得到一个待解的四元一次方程，将69个样本的聚类结果代入方程组中，根据式（6）使平均误判损失最小即可得到最优的Bayes线性判别函数系数（表3）。由表3结果，得到5类储层的判别函数: