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Clustering Seismic Activities Using Linear and Nonlinear Discriminant Analysis

Journal of Earth Science 2014年第1期25卷 140-145页

作者： H Serdar Kuyuk Eray Yildirim Emrah Dogan gunduz horasan Department of Civil Engineering Faculty of EngineeringSakarya University Department of Geophysical Engineering Faculty of EngineeringSakarya University

Identification and classification of different seismo-tectonic events with similar character- istics in a region of interest is one of the most important subjects in seismic hazard studies. In this study, linear and nonlinear discriminant analyses have been applied to classify seismic events in the vicinity of Istanbul. The vertical components of the digital velocity seismograms are used for seismic events with magnitude （Md） between 1.8 and 3.0 that occurred between 2001 and 2004. Two, time dependent pa- rameters, complexity and S/P peak amplitude ratio are selected as predictands. Linear, quadratic, diag- linear and diagquadratic discriminant functions are investigated. Accuracy of methods with an addi- tional adjusted quadratic models are 96.6%, 96.6%, 95.5%, 96.6%, and 97.6%, respectively with a vari- ous misclassified rate for each class. The performances of models are justified with cross validation and resubstitution error. Although all models remarkably well performed, adjusted quadratic function achieved the best success rate with just 4 misclassified events out of 179, even better compared to com- plex methods such as, self organizing method, k-means, Gaussion mixture models that applied to same dataset in literature.

关键词： discriminant analysis clustering analysis self organizing map k-means Gaussion mix- ture models.

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