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基于自加权变量组合集群分析法的近红外光谱变量选择方法研究
题目：基于自加权变量组合集群分析法的近红外光谱变量选择方法研究
摘要：
近年来，随着科技的不断发展，在农业、食品、制药等领域中，近红外光谱（NIR）技术已经被广泛应用于物质组分分析、品质控制、检验等方面。然而，快速且准确地进行NIR光谱变量的选择一直是近红外光谱分析的瓶颈问题之一。该论文研究了基于自加权变量组合集群分析法的近红外光谱变量选择方法，旨在提高NIR光谱分析的准确性和精度。
首先，文中介绍了集群分析方法，并对自加权变量组合集群分析法进行了详细的阐述。随后，通过实验数据的分析，在比较了基本的PCA（主成分分析）和PLS（偏最小二乘回归）方法之后，本文提出了一种基于自加权变量组合集群分析法的近红外光谱变量选择新方法。
实验结果表明：该新方法可以过滤掉无用变量，提取出有效信息，并简化模型，提高近红外光谱中变量的鉴别性和预测能力。经过对比，该方法的精度和可靠性明显高于已有的基础方法。
关键词：近红外光谱、集群分析、变量选择、自加权、主成分分析、偏最小二乘回归。
正文：
一、研究背景
近红外光谱(NIR)技术被广泛应用于农业、食品、制药等领域，在物质组分分析、品质控制、检验等方面起着重要作用。然而，对于近红外光谱分析而言，变量选择是一个重要的问题。在分析过程中，过多的变量不仅会影响数据处理的速度，而且还会导致分析结果的准确性降低，不利于建立有效的模型、提高预测准确性，因此研究变量选择方法对于提高NIR分析的精度有着重要的意义。
二、研究方法
本文基于集群分析方法，提出了一种新的变量选择方法。自加权变量组合集群分析法是一类常用的变量选择方法，它可以过滤无用变量并提取有用信息。具体方法如下：
1.按照NIR光谱的特点提取出所有变量，并通过数据预处理得到标准的NIR数据，并采用PLS和PCA方法对所有变量进行建模。
2.通过自加权方法对变量进行重新排序。
3.根据排序后的变量进行组合并进行融合，在多组数据融合后，得到一个新数据矩阵。
4.按照一定规则对该数据矩阵进行集群分析，选择出较为稳定的变量组合，作为最终的变量集合。
三、实验设计与结果
本研究使用近红外光谱仪采集了草莓的NIR光谱数据，并将PLS和PCA方法与自加权变量组合集群分析法进行比较。通过实验数据的分析，结果表明，基于自加权变量组合集群分析法的变量选择方法可以提高样本的固有分布形态。这种方法可有效挑选出数据中的有效潜在因子和变量，并且对于不同光谱数据集都具有很好的适应性。
四、结论
本论文基于自加权变量组合集群分析法提出了一种新的近红外光谱变量选择方法。使用该方法可以提高NIR光谱分析的准确性和精度。通过该方法进行变量选择后，可更好地提取模型的参数及模型的贡献，有效地避免了过多变量对模型建立带来的影响。因此，本文提出的方法在NIR光谱分析中具有广泛的应用前景。
参考文献：
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