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电子鼻数据分析 已有3人参与
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想请教下电子鼻的数据如何进行PCA和LDA分析 发自小木虫IOS客户端 |
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2楼2017-07-31 16:38:15
3楼2017-07-31 16:48:15
晋鹏
版主 (知名作家)
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【答案】应助回帖
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当前电子鼻数据处理中所采用的模式识别算法主要包括k近邻法（k-Nearest Neighbor ,k-NN）、聚类分析（Cluster Analysis ,CA）、判别分析（Discriminant Analysis, DA）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、反向传播人工神经网络（Back-Propagation Artificial Neural Networks, BP-ANN）、概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）、学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）、自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）等。其中PCA和BP-ANN应用最为广泛。 PCA又称为主成分分析， 是在电子鼻领域应用最多的两种算法之一。设有n个样本，m个变量，则原始测量数据的矩阵向量. 将原始数据标准化，得到标准化的测量值. jx为变量j测量值的样本平均值；sj为变量j测量值的样本标准差。将标准化的测量值组成对应的新矩阵向量，并求其协方差矩阵，然后求协方差矩阵的特征值，按大小顺序排列得λ1≥λ2≥…≥λm，对应特征向量为β1，β2，…，βm。所求特征向量按顺序分别称为第1，2，…，m主成分。各主成分的贡献率按下式进行计算. 取前p个（p≤m）主成分，使得它们的累计贡献率大于80%，计算标准化后的测量值在前p个主成分方向上的得分Z. 主元分析的实质就是寻找在最小均方意义下最能够代表原始数据的投影方法，如下图所示。主元分析方法易于理解，便于实现，通常取原始数据在前2个或前3个主成分上的投影进行绘图，为保证绘图的可靠性，要求前2个或前3个主成分的累计贡献率应在80%以上。 |
4楼2017-07-31 20:49:10
5楼2017-07-31 22:27:41
6楼2018-01-22 22:24:02
jansonwu838
金虫 (正式写手)
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- 注册: 2007-12-06
- 性别: GG
- 专业: 木材科学与技术
7楼2018-04-08 12:50:41
8楼2020-12-25 17:16:59
