本文主要应用t系数测定法、卡方检验、K近邻算法综合性、多角度地对玻璃成分含量进行分析，具有较强
普适性[1]。
本文建立基于均值误差修正的K近邻算法预测模型。首先对数据进行预处理，之后采用t系数测定法初步得到表面
风化与各指标间的相关程度，再利用卡方检验对其关系进一步分析，得出表面风化与玻璃类型数据的相关关系存在显
著性差异，与纹饰、颜色无明显相关性；通过均值法分别得出高钾类与铅钡类风化前后化学含量变化的统计规律；随
后引入K近邻算法，得出初步预测结果后，利用均值法所得差值，并引入权重因子进行修正，得出最终预测结果。
