地质数据分析：地质数据预处理_（14）.机器学习在地质数据预处理中的应用.docx

PAGE1

PAGE1

机器学习在地质数据预处理中的应用

引言

在地质数据预处理中，机器学习技术的应用已经变得越来越广泛。地质数据通常具有复杂性、多样性和高维度的特点，传统的数据处理方法在这些数据面前往往显得力不从心。机器学习方法能够通过自动化的特征提取和模式识别，有效地处理这些问题，提高数据的质量和可用性。本节将详细介绍机器学习在地质数据预处理中的具体应用，包括数据清洗、特征选择、异常值检测、数据归一化和数据降维等方面。

数据清洗

数据清洗是地质数据预处理中非常重要的一步，它涉及删除或修正数据中的错误和不一致之处。机器学习技术可以通过自动化的手段，帮助我们更高效地完成这一任务