本文主要是介绍使用判别分析(DA)进行三维荧光光谱快速分类的实验报告,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
1 介绍
当前,三维荧光光谱与化学计量学方法的结合在茶叶、蜂蜜、山茶油和啤酒等食品的快速分类中显示出不可替代的优势。例如,Song He等人[1]使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)方法,实现了快速准确区分两种金银花及其地理来源。
本实验的目的是探讨使用判别分析(DA)进行三维荧光光谱快速分类的可行性。首先,收集了4个不同来源的公开数据集。然后,使用主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)、偏最小二乘判别分析(PLSDA)建立识别模型。最后对分类结果进行分析比较。
2 材料与方法
2.1 化学计量学方法
在传统的分类器中,判别分析可能是最著名的方法[2],并且可以被认为是第一个多变量分类技术。
2.1.1 主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)
在多元数据的探索性分析方面,主成分分析(PCA)是最强大的技术之一。它为发现数据之间的差异和相似性提供了初步方法,并且是当前研究中最常用的无监督方法[3]。线性判别分析(LDA)则是模式识别的经典算法,其思想是使投影后的类内方差最小,类间方差最大。将PCA与LDA结合进行模式识别,可以有效实现复杂数据的降维和分类。
2.1.2 偏最小二乘判别分析(PLS-DA)
PLS-DA经常被用来处理分类和判别问题。与PCA相比,PLS-DA是有监督的方法,当样本组之间的差异较小时,可以很好
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