光谱分析中的变量选择

随着光谱仪分辨率的逐步提高，每个样本获得的谱线变量多达几千条。例如PerkinElmer公司的Spectra Two 光谱仪的波数扫描范围为8000-350cm-1，每个样本获得的谱线数量为7000多个。这些谱线变量无可避免的会包括无用变量甚至是干扰变量。目前，国内外学者们提出了多种变量选择方法，根据算法实现原理的不同，将这些变量选择算法大体分为以下几类：1）区间选择方法；2）基于偏最小二乘回归系数的变量选择方法；3）基于智能优化算法的变量选择方法；4）基于集群分析的变量选择方法；5）基于正则化的变量选择方法；6）基于串联策略的变量选择方法

光谱分析中的变量选择相关推荐

hotelling变换_基于Hotelling-T²的偏最小二乘（PLS）中的变量选择
hotelling变换背景 (Background) One of the most common challenges encountered in the modeling of spectro ...
回归分析中自变量共线性_具有大特征空间的回归分析中的变量选择
回归分析中自变量共线性介绍 (Introduction) Performing multiple regression analysis from a large set of independen ...
详解回归分析中相关变量选择的方法和构建思想——岭回归、LASSO 回归、主成分回归和偏最小二乘回归
在线性回归模型中,其参数估计公式为 β = ( X T X ) − 1 X T y , \beta=\left(X^{T} X\right)^{-1} X^{T} y, β=
机器学习 | 变量选择
变量选择方法 1 背景 2 变量选择方法有哪些? 3 什么叫向前/向后选择以及逐步回归.最优子集?AIC/BIC又是怎么定义的? 3.1 四种统计上变量选择的方法 3.2 什么是AIC/BIC 3.2 ...
LASSO与Item Response Theory模型中的隐变量选择
LASSO与Item Response Theory模型中的隐变量选择 Item Response Theory简介统计模型 Latent Traits Selection 两参数模型的LASSO ...
Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择
全文下载:http://tecdat.cn/?p=22319 本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估.为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方 ...
编程参考 - 编程中给变量起名时如何选择前缀，以及匈牙利命名法等
我最开始当程序员用C语言写代码,公司里推行编码规范,变量的前缀都是有规定的. 比如整型变量,前面都是 u8Name, i8Name, u16Name, i16Name之类的. 尤其是嵌入式编程,涉及到 ...
无信息变量选择(UVE)波长筛选算法--基于OpenSA开源库实现
系列文章目录 "光晰本质,谱见不同",光谱作为物质的指纹,被广泛应用于成分分析中.伴随微型光谱仪/光谱成像仪的发展与普及,基于光谱的分析技术将不只停留于工业和实验室,即将走入生活, ...
光谱特征选择---随机蛙跳变量选择RF
我们已经连续好几期在讲特征变量选择算法,这其中一个很重要的一个原因是:光谱数据的高维冗余性和目标值与少数解释变量之间的相关性,也就是特征解释问题.如何从实际测量的高维光谱数据中选择具有解释能力(特征变 ...
colab中的变量怎么读取_Fizyr Retinanet在Colab中进行目标检测
colab中的变量怎么读取 by RomRoc 由RomRoc 带有Fizyr Retinanet的Google Colab中的对象检测 (Object Detection in Google Col ...

光谱分析中的变量选择

光谱分析中的变量选择相关推荐

最新文章

热门文章