MATLAB近红外光谱数据集的智能分集与算法比较系统

资 源 简 介

该项目为MATLAB开发的近红外光谱数据集智能划分工具，集成了SPXY等先进算法，支持自动划分训练与测试集，确保化学计量学分析的质量要求，提升建模效率。

详 情 说 明

近红外光谱数据集的智能分集与算法比较系统

项目介绍

本项目开发了一个专用于近红外光谱数据分析的样本集智能划分工具，支持多种先进的样本选择算法。系统能够自动将原始光谱数据集划分为训练集和测试集，确保划分结果满足化学计量学分析的要求。特别实现了对SPXY（基于联合X-Y距离的样本集划分）和KS（Kennard-Stone）两种经典算法的并行支持，并提供划分效果的可视化评估。

功能特性

• 智能样本划分：支持SPXY和KS两种经典算法，确保训练集和测试集的代表性
• 光谱数据预处理：集成SNV（标准正态变量变换）、MSC（多元散射校正）、导数处理等预处理技术
• 多维空间距离计算：采用优化的距离计算算法，确保样本选择的准确性
• 可视化评估：提供PCA得分分布图、含量分布直方图等多种可视化手段
• 性能评估报告：自动生成划分时间、样本代表性和分散性评估指标

使用方法

输入要求

1. 近红外光谱矩阵：m×n维矩阵，m为样本数，n为波长点数
2. 参考值向量：m×1维向量，包含各样本的化学指标参考值
3. 参数设置：划分比例（如70%训练集，30%测试集）、算法选择标志位、随机种子等

输出结果

1. 划分索引向量：标识每个样本归属（训练集/测试集）
2. 划分结果统计：训练集和测试集的样本数量、含量分布统计
3. 可视化图表：样本分布散点图（前两个主成分得分）、含量分布直方图
4. 算法性能报告：划分时间、样本代表性和分散性评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 信号处理工具箱（用于光谱预处理）
• 足够的内存空间以处理大型光谱数据集

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据导入与验证、光谱预处理模块的调度、样本划分算法的执行控制、结果可视化生成以及评估报告的输出。该文件整合了所有关键组件，为用户提供一站式的样本划分解决方案，确保整个处理流程的顺畅运行和结果的有效输出。