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近红外光谱(NIR)
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波长变量、PCA的主成分数及PLS潜变量三者有什么差别?
Insm_68f50e17
2024/06/11
私聊
近红外光谱(NIR)
波长变量
(
光谱原始变量)是指在一定波长范围内采集样品的近红外数据时,如
780~2,500nm
,若仪器的扫描间隔为
1nm
,则将获得含有
1,721
个数据点的光谱数据,每个数据点即为一个变量,称为波长变量,此处共计有
1,721
个变量。当采集
m
个样本的近红外数据时,则相同条件下将获得一个大小为
m × 1,721
的数据矩阵
X
,以表征
m
个样本
近红外光谱
量测
的
变化,即样本化学
组成
及其浓度的差异性和相似性。但对
m × 1,721
的高维数据空间,无法在
2
维或
3
维的低维空间中可视化展示样本间的相关性。
PCA
是在尽可能少
的
损失数据
矩阵
X
中
信息
的情况下,线性变换数据后将
1,721
维高维空间降至少量的低维空间,如
2
或
3
维,且保证不同维度间相互正交,实现数据的可视化表达
,
此低维空间的维度数量,即为主成分数
(或称主元数、主因子数)
。通常地,选择主成分数,取决于它们可累计原始光谱数据总方差的百分比。同样地,
PLS
分析可获得类似的变换空间维度,称为潜变量
(或称隐变量)
,
与
PCA
中主成分的区别在于,
PLS
分解中获得潜变量时,同时考虑对浓度矩阵
C
的分解,即
在
解过程中,
X
矩阵和
C
矩阵
交互
信息用于对方的分解。概括来说,波长变量(光谱原始变量)是针对近红外量测原始数据来说的,而
PCA
的主成分数,以及
PLS
潜变量则分别为
PCA
和
PLS
分解后得到的新的线性变换特征。
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