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SPXY方法是化学计量学中一种高效的样本选择策略,全称为"基于联合X-Y距离的样本集划分"。该方法通过同时考虑自变量空间(X)和因变量空间(Y)的距离信息,实现更具代表性的样本选择。
核心原理在于双重距离度量:既计算样本间的特征变量距离(如光谱数据),又计算目标属性距离(如浓度值)。通过将这两种距离进行标准化后加权组合,能够选出在特征空间和预测空间都具有代表性的样本点。
与传统KS方法相比,SPXY的优势主要体现在:1)避免仅依赖X空间的局限性;2)确保训练集能同时覆盖特征变化和响应变化;3)特别适用于建立稳健的定量校正模型。这种方法在近红外光谱分析、过程监测等领域应用效果显著。