Discovering hidden geothermal signatures using non-negative matrix factorization with customized k-means clustering

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Geothermics Jg. 106; S. 102576
Hauptverfasser:	Vesselinov, V.V., Ahmmed, B., Mudunuru, M.K., Pepin, J.D., Burns, E.R., Siler, D.L., Karra, S., Middleton, R.S.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States Elsevier 01.12.2022
Schlagworte:	Custom k-means clustering Feature extraction GEOTHERMAL ENERGY Hidden geothermal resources Hidden signatures Non-negative matrix factorization Unsupervised machine learning
ISSN:	0375-6505, 1879-3576
Online-Zugang:	Volltext
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