PCA降维模糊C均值聚类算法在采动场地稳定性评价中的应用

"本文主要探讨了基于主成分分析(PCA)降维的模糊C均值聚类算法在煤矿采空区场地稳定性评价中的应用。模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-Means, FCM）是无监督机器学习中的关键技术，常用于数据聚类和模式识别，但在处理多因素、大数据样本时可能面临局部最优问题。针对这一挑战，作者提出了一种改进策略，通过PCA对数据进行降维处理，优化FCM的初始类中心和隶属度参数，以增强算法的鲁棒性和泛化性能，使其更适合于处理复杂稳定性影响因素的采空区场景。具体研究中，选取了7个影响采空区稳定性的关键因素构建评价体系，并以山东省济宁市某快速路的120个采空区场地为例，进行了实证分析。研究发现，前4个主成分的累计贡献率达到了81.86%，证明了降维后的数据能够有效地反映原始样本信息。通过模糊C均值聚类，稳定、基本稳定和欠稳定-不稳定的路段分布比例分别为36.67%、35%和28.33%，验证了该方法在采空区稳定性评价中的有效性。" 本文详细阐述了模糊聚类分析的基本原理，特别是在煤矿采空区稳定性评价中的应用价值。模糊C均值聚类算法的优势在于其能处理不确定性数据，但面对高维度和大量数据时可能出现收敛问题。主成分分析作为多元统计分析方法，可以将多变量数据压缩到低维度空间，减少冗余信息，同时保留关键特征。通过将PCA与FCM相结合，可以克服FCM在大数据集上的局限性，提高分类精度。 实验部分，作者选择了具有代表性的采空区案例，利用改进的FCM算法进行稳定性评价。通过对聚类结果的统计分析，展示了算法在实际场景中的应用效果，证实了降维模糊聚类方法在采空区稳定性评价中的优越性，能准确识别出不同稳定性状态的场地。 此外，文章还强调了这种方法在解决复杂地质环境下的采空区稳定性问题方面的潜力，为煤矿安全管理和地质灾害预防提供了科学依据。这一研究为后续的无监督学习和地学数据分析提供了新的思路，对于提高矿产资源开发过程中的环境保护和安全生产具有重要意义。