1. 是一种常用的数据挖掘方法。
2. 这种方法的原理是将数据集分成两个子集，分别进行聚类，然后比较两个子集的聚类结果，找出不同的地方，即为平行不整合点。这种方法可以有效地发现数据集中的异常点和离群点。
3. 在实际应用中有很多延伸，比如可以用于金融风险评估、医学诊断等领域。同时，也可以结合其他数据挖掘方法进行更加精确的分析和预测。
问平行不整合识别方法
问题描述：
平行不整合识别方法包括
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首先不整合指的是地层存在缺失 平行不整合就是缺失两侧的地层相互平行，角度不整合指的是缺失地层两个地层存在一定的角度关系（即不平行）。。
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