适合近红外光谱数据特征的降维方法对比分析

• 作者: 孙文苹 宫会丽 徐硕 王丽丽 王梅勋
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 降维 PCA LDA 近红外光谱 小样本
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 78-80,84
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3371字
• 语种: 中文

摘要

因近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题,在进行近红外光谱关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确获知合适降维方法.为了解决该问题,本文对比分析了典型线性和非线性降维方法,并用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率角度分别进行了实验验证.结果表明,线性降维算法,特别是PCA、LDA算法,比较适合应用于烟叶近红外光谱降维分析中,非线性降维算法因其泛化学习能力与推广能力差以及本征维数估计困难不适合应用于近红外光谱降维分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宫会丽	中国海洋大学信息科学与工程学院	25	140	7.0	10.0
2	孙文苹	中国海洋大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0
3	王梅勋		7	42	3.0	6.0
4	王丽丽		12	13	2.0	3.0
5	徐硕		5	8	2.0	2.0