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偏最小二乘-判别分析

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2024/06/26

近红外光谱（NIR）

偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）^[57]是将偏最小二乘（PLS）与线性判别分析（LDA）结合的有监督的模式识别方法。PLS的计算过程包括：对自变量和因变量同时进行因子分解，在因子分解过程中使方差最大化，且因子间相关性最大化的分解模式，建立自变量和因变量之间的线性模型几个步骤。在PLS阶段，以光谱为自变量，数值化的类别信息为因变量，将光谱分解为变量更少的得分。在LAD阶段则以同类之间的方差最小、类间方差最大化的原则对得分进行再次分解，从而求得最优的超平面能够尽可能将所有数据进行准确地分类。与PCA结合LDA进行判别分析的不同之处在于：降维阶段PLS考虑了研究目标的类别信息，能够用较少的因子解释尽可能多的和研究目标相关的方差，有利于后续建立更准确的判别模型。

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