Application of machine learning methods for classification and analysis of geological artifacts

Abstract

Данная дипломная работа согласована и разработана совместно с геологическим факультетом Санкт-Петербургского государственного университета. В ходе работы было создано пользовательское приложение, которое с помощью алгоритма knn определяет принадлежность образца гранита той или иной кластерной группе на основе химических данных по соответствующему образцу. С помощью приложения была определена принадлежность гранитов тому или иному горному массиву, породообразующие элементы группы образцов. На основе этого сделаны выводы о промышленной полезности исследуемых образцов.

This thesis was coordinated and developed jointly with the Geological Faculty of St. Petersburg State University. In the course of the work, a custom application was created, which, using the knn algorithm, determines the belonging of a granite sample to a particular cluster group based on chemical data for the corresponding sample. With the help of the application, the belonging of granites to a particular mountain massif, rock-forming elements of a group of samples, was determined. On the basis of this, conclusions were drawn about the industrial usefulness of the samples under study.