改进的K-均值算法在岩相识别中的应用

K-均值算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法。本文研究和探索K-均值方法在岩相识别中的应用。在求样本间的距离时，采用马氏(Mahalanobis)距离代替欧氏距离。关键词：岩相识别；测井资料；K-均值Application  of  Modified  K-means  clustering  algorithm  to  Lithofacies  Identification  Jing  Fengwei,Liu  Jiwei,Wang  Shusheng  School  of  Information  Engineering,University  Science  and  Technology  Beijing,Beijing  100083  ABSTRACT  The  K-means  clustering  algorithm  is  the  indirect  clustering  algorithm  based  upon  comparability  measurement  between  points.This  paper  studies  and  explores  the  application  of  K-means  clustering  algorithm  to  lithofacies  identification.  Mahalanobis  distance  replaces  Euclidean  distance  as  the  distance  of  points.KEY  WORDS  lithofacies  identification,logging,k-means  clustering