最后弗隆(3).主成分分析|光谱学欧洲/世界半岛综合体育官方APP下载德甲bdapp官方下载安卓版

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(3)主成分分析

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A.M.C.戴维斯

Norwich近红外咨询公司，10 Aspen Way, Cringleford, Norwich NR4 6UA，英国。电子邮件:(电子邮件保护)

简介

我不确定我第一次听说主成分分析(PCA)是什么时候;可能是在1972年我去食品研究所之前。在我去那里之前，我一直试图通过氨基酸分析数据来确定蜂蜜的原产国(我作为氨基酸分析师去了FRI)，多变量数据刚刚开始使用。然而，我认为我从未考虑过PCA用于近红外光谱，直到我的朋友Ian Cowe告诉我他正在做的工作(在苏格兰作物研究所)半岛综合体育官方APP下载德甲应用光谱学半岛综合体育官方APP下载德甲在1985年。¹

1989年，伊恩·迈克尔邀请我在新出版物上写化学计量学半岛综合体育官方APP下载德甲光谱学的世界(成为半岛综合体育官方APP下载德甲光谱学欧洲bdapp官方下载安卓版在1992年)。第一栏是对化学计量学的简单介绍，而第二栏是关于计算新变量的想法，就像在PCA中发生的那样。它被称为“数据蛋糕”²在这篇文章中，我试图提出一个简单的思维模型，说明包含许多变量的原始数据如何转化为新的但更少的变量，有用的数据集中在这些变量中。1990年，我受邀在布鲁塞尔举行的第三届ICNIRS会议上介绍这一想法。讲座结束后，我问一位美国朋友史蒂夫·布科(Steve Buco)，他对此有何看法。他令人惊讶的回答是:“我想问你，我是否可以借你的幻灯片，在钱伯斯堡的下一个培训课程上使用。”他指的是国际漫反射会议(IDRC)，该会议自1982年起在美国钱伯斯堡的威尔逊学院举行(至今仍在举办)，每偶数年举行一次。史蒂夫在会前上了一门很受欢迎的统计学和化学计量学课程，所以我说:“如果你愿意，我可以给他们看看。”会议组织者同意资助我参加，我学到了足够的知识，在史蒂夫忙得没时间上课时，我可以继续和汤姆·费恩(Tom Fearn)一起上课。我不确定有多少人觉得数据蛋糕很有用，但它对我很有帮助!

主成分分析

我的第一篇直接关于PCA的文章是最后一篇半岛综合体育官方APP下载德甲光谱学的世界第一个TD列半岛综合体育官方APP下载德甲光谱学欧洲bdapp官方下载安卓版．^3.2004年，Tom Fearn和我写了第一个“回归基础”专栏，标题与第一个专栏相同。⁴这是关于PCA的，我不认为我可以提高它(你可以在网上找到文章)。

然而，还有两点需要补充说明。首先，主成分分析是一个非常有用的工具，但它不能解决我们所有的问题。PCA擅长显示一些样本自然形成的组，但这与形成你想看到的组是不一样的。有时它会起作用，有时需要更具体的东西。一个很好的例子发表在最近的一篇论文中近红外光谱学杂志半岛综合体育官方APP下载德甲．它涉及到将昂贵的鱼与可能作为替代品出售的类似但较便宜的替代品进行鉴别的可能性。⁵他们测试了三对鱼的皮和肉。对其中一对(乌鱼和红乌鱼)的PCA足以将它们与皮肤光谱区分开来，但不能与肉光谱区分开来，图1。其他两对都不能被皮肤或肉光谱的PCA分开，但都被类类比的软独立建模(SIMCA)成功分类，^6，7图2。

Figure 1. 3D score plot of the PCA (principal component analysis) model for the discrimination of the different mullets. © IM Publications 2013. Reproduced with permission from Reference 5.

Figure 2. Coomans plots of SIMCA (soft independent modelling of class analogies) analyses (5% significance) demonstrating the correct identifications of (a) a red mullet test fish and (b) two mullet test fishes [the spectra of the test fishes are represented by the symbol (•)]. © IM Publications 2013. Reproduced with permission from Reference 5.

我本来想问汤姆·费恩PCA最近有没有什么进展，但我的那份近红外光谱的新闻我在Tom的《化学计量学空间》上发现了一篇文章，他在其中报道了在PCA-ASCA中添加ANOVA。⁸这在设计好的实验中可能是有用的，但汤姆认为在测试结果的显著性方面存在问题。

The data cake: read more in Reference 2.

结论

PCA是一个非常重要的方法，但它不是盒子里唯一的工具!

参考文献

I.A. Cowe和J.W. McNicol，“主成分在近红外光谱分析中的应用”，达成。Spectrosc。39,257(1985)。doi:10.1366 / 0003702854248944
托尼·戴维斯，“切数据蛋糕-拥有你的蛋糕并取样”，Spectrosc。世界2(1)， 35(1990)。http://bit.ly/1jsxyxG
A.M.C.戴维斯，《主成分分析原理》，Spectrosc。bdapp官方下载安卓版欧洲4(2)， 38(1992)。http://bit.ly/1aDgtA4
A.M.C. Davies和Tom Fearn，《回归基础:主成分分析的原理》，Spectrosc。bdapp官方下载安卓版欧洲16(6)， 20(2004)。http://bit.ly/1bJ0CAd
N. O 'Brien, C.A. Hulse, F. Pfeifer和H.W. Siesler，“海鲜的近红外光谱认证”，J.近红外光谱。21,299(2013)。doi:10.1255 / jnirs.1063
A.M.C. Davies和Tom Fearn，“回归基础:多元定性分析，SIMCA”，Spectrosc。bdapp官方下载安卓版欧洲20(6)， 15(2008)。http://bit.ly/1bJ0oco
t·n·s, t·伊萨克森，t·费恩和t·戴维斯，一个用户友好的指南多元校准和分类．NIR出版物，奇切斯特，第10章(2002年)。http://bit.ly/1byjy14
T.费恩，“ASCA”，近红外光谱的新闻24(7)， 20(2013)。doi:10.1255 / nirn.1400