28、混合无监督极限学习机在相识别及学生就业能力预测中的应用

混合无监督极限学习机在相识别及学生就业能力预测中的应用

在地质和教育领域，数据处理与分析对于解决实际问题至关重要。下面将分别介绍混合无监督极限学习机在相识别中的应用，以及决策树分类模型在学生就业能力预测中的应用。

混合无监督极限学习机在相识别中的应用

材料与方法

• 数据来源 ：评估数据来自巴西巴拉那盆地泥盆纪古苏尔地区的井样本。该盆地面积达140万平方公里，覆盖巴西、阿根廷、巴拉圭和乌拉圭等国家。数据库包含3口井的60个样本，每个样本有25个成分。经过手动分类，在砂岩中识别出五种不同的相：A1、A2、A3、A4和A5。
• 数据预处理 ：由于某些技术对冗余敏感，处理多属性分类时存在输入偏差风险。因此，应用主成分分析（PCA）去除冗余属性，将数据库调整到三维空间。前三个主成分贡献了原始信息的70%以上，作为聚类方法的输入数据。

主成分	PC1	PC2	PC3	PC4	PC5
变异性	0.36887	0.23890	0.11974	0.09169	0.07753599