中心主题思维导图
数据整理，纹饰颜色，成分关系等内容讲解
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思维导图大纲
中心主题思维导图模板大纲
中心主题
表面风化与玻璃类型、纹饰和颜色的关系
数据整理
获取基本信息
表面风化情况
玻璃类型
纹饰
颜色
化学成分比例数据
有效数据筛选
成分比例校正
风化与化学成分关系
样本分组
未风化
局部风化
严重风化
统计分析
平均值
标准差
统计检验
t检验
ANOVA
预测风化前的成分
回归分析
风化程度
成分变化
风化模型
风化点检测
预测风化前含量
纹饰和颜色的影响
分组分析
纹饰影响
颜色影响
回归模型
成分风化
影响检测
高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律
数据整理
化学成分比例数据
高钾玻璃
铅钡玻璃
分类规律分析
主成分分析
PCA
LDA
聚类分析
K-means
最佳区分成分
亚类划分
划分方法
层次聚类
DBSCAN
化学成分选择
最具区分性
合理性和敏感性分析
分类准确率
交叉验证
合理性评估
敏感性测试
模型稳定性
未知类别玻璃文物的鉴别
数据整理
化学成分数据
未知类别
类别鉴别
对比分析
已知类别
成分数据
分类模型
SVM
决策树
随机森林
敏感性分析
输入数据变化
分类结果稳定性
成分比例微调
不同类别玻璃文物化学成分之间的关联关系
数据整理
化学成分数据
不同类别
关联关系分析
相关性分析
皮尔逊相关系数
线性关系
主成分分析
成分关联模式
类别间比较
相关矩阵对比
成分差异
聚类分析
工具和方法
统计分析软件
R
Python
Pandas
NumPy
SciPy
数据可视化工具
Matplotlib
Seaborn
机器学习模型
Scikit-learn
TensorFlow/Keras
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