基于主成分分析的改进模糊聚类算法在煤矿采空区稳定性评价中的应用

模糊聚类分析是无监督机器学习的重要技术之一，可用于数据分析和建模。模糊C均值聚类算法（FCM）通过优化目标函数确定类中心样本的隶属度，实现样本数据的自动聚类。针对煤矿采空区场地稳定性评价中影响因素多、数据样本大的问题，提出了基于主成分分析（PCA）降维的改进模糊聚类算法。算法选择7个主要影响因素构建评价体系，优化模糊C均值聚类模型初始类中心和隶属度参数，提升算法的鲁棒性与泛化能力，更适用于复杂的采空区场地评价。以山东省济宁市快速路任兴路段压覆工作面采空区为例，共计120个采空区场地进行稳定性评价。试验结果显示，经主成分分析降维后，前4个主成分累计贡献率达81.86%，有效表征了样本数据的信息。模糊C均值聚类结果显示，“稳定”路段占36.67%，“基本稳定”路段占35%，“欠稳定-不稳定”路段占28.33%，与实际稳定性状态相符合。