基于因子分析和RGB加色混合的钻探品位数据可视化

卢志伟，吕绍玉，王 均，赵 鸿，王 东

(1.中国地质大学(北京)地球科学与资源学院，北京 100083；2.贵州省地矿局一一三地质大队，贵州 六盘水 553000；3.中国地质调查局国家地质实验测试中心，北京 100037)

0 引 言

随着地质学领域越来越多的引入定量化研究，数据已经成为了地质学研究最基本的信息载体[1]。地质学领域涵盖的数据形式多种多样，大部分是定量化的数字形式，这类量化数据是抽象的，通过单一的数据往往不能够直观、全面地感受到数据中承载的重要信息[2]。因此，数据的可视化已经成为地质学数据处理中重要的环节[3]，通过图像简明、直观地呈现出数据背后的信息。例如在物探和化探中，将众多的空间数据信息表达成图件，进而更好地进行下一步研究。在数据可视化中，高维数据可视化是重点和难点[4]，例如钻孔品位数据，通常包含多于三个成矿元素的数据。由于人眼可感知的维度最多到三维，一旦数据维度大于三维就不能直接感知。因此，如何对高维地学数据进行可视化处理是地学数据可视化研究中的重要内容。高维数据的可视化，一般是通过降维的方法把数据从高维降到三维或更少的维度，从而在低维空间进行可视化。降维是高维数据处理当中使用最多的方法之一，就是降低原始数据的维度，把数据当中的信息压缩到更低的维度。数据降维的方法多种多样，常用的有传统因子分析、主成分分析以及各种基于流形学习的非线性降维方法[5](如t-SNE[6]、MDS[7])。……