灰色聚类分析在延边东部地区矿产预测中的应用马艳英;马超;刘艳丽【摘要】以延边东部金铜矿产勘查资料为例,讨论了矿产预测中的灰色聚类分析的计算方法.该方法弥补了数理统计中的聚类分析方法在解决实际问题时只根据随机抽样的观测数据进行数字分类,而忽视了客观实际的不足,对地质找矿工作具有较大的实用性.【期刊名称】《吉林工程技术师范学院学报》【年(卷),期】2014(030)004【总页数】4页(P93-96)【关键词】灰色聚类分析;延边东部;矿产预测;金铜矿【作者】马艳英;马超;刘艳丽【作者单位】吉林大学综合信息矿产预测研究所,吉林长春130026;吉林工程技术师范学院应用理学院,吉林长春130052;中国石油集团东北炼化工程有限公司吉林设计院采购部,吉林吉林132002;吉林市吉化第一高级中学校物理组,吉林吉林132002【正文语种】中文【中图分类】O13成矿预测的主要工作就是确定在什么地方找什么样地矿?找矿规模如何?哪些地方先找，哪些地方后找?即为将预测出的找矿靶区划分为首先安排工作的A类靶区和稍后安排工作的B类靶区及最后安排工作的C类靶区。
本文利用灰色聚类分析方法，弥补了数理统计中的聚类分析方法在解决实际问题时只根据随机抽样的观测数据进行数字分类而忽视了客观实际之不足，为进一步部署工作提供有力帮助。
1 灰色聚类分析方法概述灰色聚类分析方法是属于智能型的评估方法，即是包含人的经验在内的评估方法，它要求在对客观事物进行评估之前，先给出评定的准则。
灰色聚类分析是通过计算找出每一个因子(样品或找矿靶区单元)的综合效果，明确某一因子属于各个灰类(A、B、C类找矿靶区)的权，从而构成综合效果权向量，以便对因子进行灰类归属。
设评估指标序号为 i，i=1，2，…，m;评判类别序号为 j，j=1，2…，p;因子标号为 k，k=1，2…，n，则 dki表示第 k 个评估因子在第i个指标下的样本，考虑所有评估因子对所有指标的样本，可构成样本矩阵d给出各个指标属于某一灰类的白化权函数(如成矿有利度这个灰数在某个区间内越大，首先安排地质找矿工作的可能性就越大。
