《表2 各化学成分指标的person相关系数矩阵》

《表2 各化学成分指标的person相关系数矩阵》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《基于PCA-KD-KNN方法的矿井突水水源判别分析研究》


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首先,归一化处理表1中的训练样本数据,标准化值=(实际值-平均数)/标准差。然后将标准化后的数据进行PCA分析处理之后,得到各指标之间的相关性系数矩阵,从矩阵中能够清楚了解每个指标之间的相关联程度。由表2可以看出各指标之间是存在明确的相关性的,例如pH和Cl-的关联度达到了66.4%。由此可见,指标数据之间的关键信息有所重复,且个别指标之间的重复率较高,若利用未处理的9个指标作为判别依据进行突水判别,将会增大计算量或者降低判别精度。