PLS，PCR的定量测定

资 源 简 介

PLS，PCR的定量测定

详 情 说 明

PLS（偏最小二乘回归）和PCR（主成分回归）是化学定量分析中常用的多元统计建模方法，尤其适用于处理高维光谱数据。这两种方法都能有效解决传统线性回归在面对共线性变量时的局限性。

在PLS与PCR的定量测定中，核心目标是通过建立光谱数据（如近红外、拉曼光谱）与目标物质浓度之间的数学模型，实现未知样本的快速定量分析。PLS通过同时分解自变量和因变量矩阵，寻找两者协方差最大的潜在变量；而PCR则先对光谱数据降维（提取主成分），再用主成分进行回归建模。

实用特点包括： 抗干扰能力强：可处理噪声较多或基线漂移的光谱数据 适用于小样本：即使训练集有限，也能通过交叉验证优化模型 可视化支持：通过载荷图、得分图等辅助解释变量贡献

注意事项： 需通过预处理（SNV、MSC、导数等）消除物理干扰 主成分/潜变量数量选择影响模型泛化能力 需独立验证集评估模型实际预测性能

该方法已广泛应用于制药、食品、石油等行业的品质监控，是化学计量学的核心工具之一。