基于EM和GMM的朴素贝叶斯岩性识别

朴素贝叶斯分类器可以应用于岩性识别.该算法常使用高斯分布来拟合连续属性的概率分布，但是对于复杂的测井数据，高斯分布的拟合效果欠佳.针对该问题，提出基于EM算法的混合高斯概率密度估计.实验选取苏东41-33区块下古气井的测井数据作为训练样本，并选取44-45号井数据作为测试样本.实验采用基于EM算法的混合高斯模型来对测井数据变量进行概率密度估计，并将其应用到朴素贝叶斯分类器中进行岩性识别，最后用高斯分布函数的拟合效果作为对比.结果表明混合高斯模型具有更好的拟合效果，对于朴素贝叶斯分类器进行岩性识别的性能有不错的提升.