光谱分析中的聚类方法和判别方法

资 源 简 介

光谱分析中的聚类方法和判别方法

详 情 说 明

在光谱分析领域，聚类和判别方法是两种核心的数据建模技术，它们能帮助研究者从复杂的光谱数据中提取有意义的模式。这些方法广泛应用于化学、生物医学和环境科学等领域，用于样本分类、异常检测或成分分析。

聚类方法主要用于无监督学习场景，即当样本的类别信息未知时，通过数据本身的相似性进行分组。常见的聚类方法包括：

系统聚类（层次聚类）：通过计算样本间的距离矩阵，逐步合并最相近的样本或簇，形成树状结构（谱系图），便于观察不同层次的分组情况。 K均值聚类：基于欧氏距离，将样本划分为K个簇，通过迭代优化簇内方差，适合处理大规模数据集，但对初始中心点敏感。

判别方法则属于监督学习，依赖已知类别的训练数据建立分类模型：

距离判别：通过计算待测样本与各类别中心的距离（如马氏距离），将其归入最近的类别，适用于类别分布近似正态的情况。 SIMCA法（软独立建模类类比）：为每个类别建立独立的PCA模型，利用残差方差判断样本是否属于某类，擅长处理多类别且分布各异的数据。 k最近邻法（kNN）：根据待测样本的k个最近邻样本的类别投票决定其归属，简单直观但计算量随数据量增大而显著增加。

这些方法的共同目标是从光谱数据中挖掘隐藏结构，但各有侧重：聚类探索数据内在分组，而判别更关注如何准确分类新样本。实际应用中，需结合数据特性（如线性/非线性、噪声水平）和问题需求（如实时性、可解释性）选择合适方法。