一、设计目的
矿产资源聚类算法基于多元统计分析，旨在探索矿产资源的复杂关系和模式。首先，通过收集包括电压（V）、海拔高度（H）、土壤类型（S）和矿产类型（M）等多维特征的丰富样本数据。接下来，我们使用了随机森林分类器，这是一种强大的集成学习算法，以进行矿产类型的预测。通过将数据集拆分为训练集、验证集和测试集，我们通过模型训练和参数优化确保其对多样本数据的鲁棒性。此外，我们绘制了 ROC 曲线以评估分类器的性能，同时应用了混淆矩阵、热力图和特征重要性条形图，以深入了解不同特征之间的相互关系。这个算法不仅仅能够准确地分类矿产类型，还能提供对特征重要性的解释，为矿产资源的综合分析和优化提供了全面而可靠的工具。通过结合多元统计分析和机器学习技术，该算法为矿产资源领域的研究提供了先进的分析手段，为未来资源勘探和管理决策提供了有力支持。
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二、数据来源
这份数据源来自矿产资源聚类多元统计分析，包括电压（V）、海拔高度（H）、土壤类型（S）和矿产类型（M）等关键特征。数据通过对矿产资源样本的采集和规范化处理而来，旨在为模型训练和性能评估提供丰富而多样的信息。这个多维度数据集将有助于深入了解不同特征对矿产类型的影响，为相关研究提供有力支持。
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论文展示
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三、可视化分析
土壤矿产类型对电压的影响
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高度和矿产类型对电压的影响
用户画像
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主成分分析可视化
判别分析可视化
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聚类分析可视化
因子分析可视化
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四、模型评估
在上述矿产资源聚类多元统计分析的代码中，模型评估是确保我们构建的随机森林分类器在实际应用中能够有效工作的关键步骤。以下是对模型评估的详细分析，结合相应的代码段进行说明：
4.1. ROC 曲线分析
在二元分类问题中，常用的性能评价指标之一是 ROC 曲线。这条曲线以真正例率（True Positive Rate）为纵轴，假正例率（False Positive Rate）为横轴，通过观察曲线下的面积（AUC），我们能够全面了解分类器的性能。
from sklearn.metrics import roc_curve, auc 计算 ROC 曲线 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, model.predict_proba(X_test)[:, 1]) roc_auc = auc(fpr, tpr) 绘制 ROC 曲线 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = {:.2f})'.format(roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show()
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使用 roc_curve 函数计算了模型在测试集上的真正例率和假正例率，并通过 auc 函数计算了曲线下面积。绘制的 ROC 曲线显示了模型在不同阈值下的性能表现，曲线下面积越大，分类器的性能越好。
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4.2. 混淆矩阵和分类报告
混淆矩阵是一种详细描述模型性能的工具，它包括真正例（True Positives）、假正例（False Positives）、真负例（True Negatives）和假负例（False Negatives）。结合分类报告，我们能够了解模型在每个类别上的准确性、召回率、F1 分数等指标。
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report 模型在测试集上的预测 y_pred = model.predict(X_test) 输出混淆矩阵和分类报告 conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred) class_report = classification_report(y_test, y_pred) print("混淆矩阵:") print(conf_matrix) print("\n分类报告:") print(class_report)
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混淆矩阵的每一行表示实际类别，每一列表示预测类别。在分类报告中，precision（精确度）、recall（召回率）和 F1-score（F1 分数）是衡量模型性能的关键指标。这些指标通过对模型的真正例、假正例和假负例进行计算而得出
4.3. 特征重要性分析
随机森林通过多个决策树的组合来提高性能，每个决策树都对特征进行了选择。通过观察特征重要性，我们能够了解每个特征对于整个模型的贡献程度。
# 特征重要性分析 feature_importances = model.feature_importances_ features = X.columns # 绘制特征重要性条形图 plt.barh(features, feature_importances, color='skyblue') plt.xlabel('Feature Importance') plt.title('Feature Importance Barplot') plt.show()
使用 feature_importances_ 属性获取了每个特征的重要性，并通过条形图展示了它们的相对贡献。这有助于确定哪些特征对于模型的预测最为重要。
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4.4. 热力图分析
热力图是一种可视化工具，用于呈现特征之间的相关性。通过热力图，我们可以快速了解不同特征之间的线性关系。
import seaborn as sns
# 绘制热力图 corr_matrix = df.corr() sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f") plt.title('Correlation Heatmap') plt.show()
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使用 seaborn 库生成了一个热力图，颜色的深浅表示相关性的强度，正值表示正相关，负值表示负相关。热力图有助于了解数据中存在的复杂关系。
通过上述代码分析，我们全面了解了模型在多个方面的性能。ROC 曲线提供了对模型在不同阈值下性能的综合评估，混淆矩阵和分类报告提供了详细的分类性能指标，而特征重要性分析和热力图分析则揭示了模型对于不同特征的依赖程度和特征之间的关系
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