近红外光谱数据特征降维方法的比较分析

简介：
本研究对多种用于处理近红外光谱数据的特征降维技术进行了系统性评估与对比，旨在探索最有效的数据分析手段。通过综合考量各类算法在不同场景下的表现，为相关领域的应用提供了有益参考和理论支持。 由于近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题，在进行关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确选择合适的降维方法。为解决这一问题，本段落对比分析了典型的线性和非线性降维方法，并利用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率两方面进行了实验验证。结果表明，线性降维算法，特别是主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），在处理烟叶近红外光谱时更为适用；而非线性降维方法由于其泛化学习能力较弱、推广能力和本征维度估计困难等原因，在这种情况下并不适合使用。