基于 K-Means 与支持向量机的玻璃成分分析与鉴别

高 鑫
重庆师范大学数学科学学院

摘要

古代玻璃的化学成分比例在其风化前后会发生较大变化，从而增大其鉴别难度。本文基于公开数据，建立 K-means 聚类、SVM 分类模型鉴别玻璃制品的类别，并采用统计分析、相关性分析等方法总结类别间的关联与规律。首先，基于卡
方检验、相关性分析、方差分析探究玻璃特征的统计规律；其次，建立支持向量机模型，对未知类别的玻璃文物进行分类预
测并分析模型的准确性；最后，基于 K-Means 对玻璃进行合理指标的选择，选取合适的指标进行亚类划分。最终得到玻璃
表面风化与玻璃类型存在显著性差异，与纹饰、颜色不存在显著性差异；铅钡玻璃中氧化铅和氧化钡的含量占比明显高于高
钾玻璃；高钾玻璃中氧化钾的含量明显高于铅钡玻璃。

关键词

玻璃成分鉴别；K-means 聚类；支持向量机；敏感性分析

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