数据集概述
本数据集包含用于通过化学成分识别蛇纹石矿物的机器学习研究所需的数据集和Python代码，支持论文研究工作。数据集含6个文件，包括4个代码文件和2个数据文件，可用于蛇纹石矿物的成分分析与机器学习模型构建。
文件详解
- 代码文件（.ipynb格式，共4个）
- 文件名称：KMeans.ipynb、Distribution_plot.ipynb、Violinplot.ipynb、Xgboost.ipynb
- 文件格式：IPYNB
- 字段映射介绍：包含KMeans聚类分析、分布绘图、小提琴图绘制、XGBoost模型构建等机器学习相关代码，用于蛇纹石矿物化学成分的数据分析与模型训练。
- 数据文件（.xlsx格式，共2个）
- 文件名称：Ophiolite.xlsx、Supplementary Tables.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含蛇纹石矿物的化学成分数据及补充表格数据，为机器学习模型提供基础数据支持。
数据来源
论文“Identifying serpentine minerals by their chemical compositions with machine learning”（已提交至American Geologist）
适用场景
- 地质矿物识别研究: 利用化学成分数据和机器学习模型识别蛇纹石矿物类型。
- 矿物成分数据分析: 通过分布绘图、小提琴图等方法分析蛇纹石矿物化学成分的统计特征。
- 机器学习模型构建: 使用KMeans、XGBoost等算法构建矿物识别模型。
- 地质研究数据支持: 为蛇纹石矿物相关的地质研究提供数据和代码参考。
