PCA结合马氏距离法剔除近红外异常样品

资 源 简 介

PCA结合马氏距离法剔除近红外异常样品

详 情 说 明

PCA（主成分分析）与马氏距离相结合的方法是一种有效的近红外光谱异常样品检测技术，主要用于数据预处理阶段。该方法通过降维和统计距离计算，能够精准识别偏离正常分布的样本。

核心原理 PCA降维：首先对近红外光谱数据进行主成分分析，提取反映数据主要特征的前几个主成分，消除冗余噪声，同时降低数据维度。 马氏距离计算：在主成分空间中，计算每个样本与整体分布中心的马氏距离。该距离考虑了数据协方差结构，能更准确地反映样本在多元空间中的偏离程度。

异常剔除逻辑 通过设定阈值（如95%置信区间的卡方临界值），将马氏距离超过阈值的样本判定为异常值。这种结合方式既保留了PCA的降维优势，又利用马氏距离解决了欧氏距离在高维数据中的失效问题。

应用优势 适用于高维、共线性的近红外数据； 对仪器漂移或操作误差导致的异常敏感； 为后续建模（如PLS回归）提供更清洁的数据集。

注意事项 需验证主成分数量的选择是否合理，避免过度降维损失有效信息。阈值设定可结合Q-Q图或假设检验优化。