《表1 主成分贡献分布：基于地震属性的机器学习在构造识别中的应用》

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《基于地震属性的机器学习在构造识别中的应用》

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统一不同属性的量纲，对提取的15种地震属性数据进行归一化处理。利用主成分分析实现属性融合。通过原始数据矩阵计算得到相关系数矩阵，再由相关系数计算特征值和特征向量，最后转化得到主成分。融合后的主成分前6个分量的贡献率达到了90%以上，见表1，表明已经包含了融合结果的大部分属性信息，取这6个分量作为竞争神经网络的输入。