主成分分析與主成分回歸-資料下載頁(yè)
2025-05-13 01:40本頁(yè)面
【正文】 雜 !好大學(xué)問(wèn) ! BACK 3. PCR 回歸 Principal Component Regression 概念 1 基本步驟 2 應(yīng)用實(shí)例 3 提醒 3 PCR：概念 BACK 主成分分析 PCA PCR多元校正之一 因子分析 FA 主成分回歸 PCR 多元校正 MC 相似概念常?；煊? 步驟略異側(cè)重不同 解決 多組分同時(shí)測(cè)定問(wèn)題 定量 PCR：基本步驟 K矩陣法 KMatrix Method KCY ?數(shù)學(xué)模型 實(shí)驗(yàn)測(cè)量數(shù)據(jù)矩陣 Size: nw ns 吸光系數(shù)矩陣 Size:nw nc 混合濃度矩陣 Size:nc ns 建 模 /校正 1)( ?? tt CCYCKSee next 預(yù)測(cè) 已知 K，解出未知樣濃度 單樣品 un1un )( yKKKctt ??多樣品 un1un )( YKKKCtt ?? PCR：基本步驟 tUSVY ?SVD分解 SVD分解 分離 EYY ?? 0重組 t***0 VSUY ?廣義 逆 t*1**0 )( USVY ?? ?建模 ?? 0CYP未知樣 預(yù)報(bào) ununununPYCPy??c與 K矩陣法相比 ?僅一次求逆過(guò)程 ?剔 除了主成分模型誤差 ?系數(shù)矩陣 P意義不明確 ?但用于預(yù)報(bào)是正確的 BACK tUSVY ?Y :波長(zhǎng)數(shù) nw=8。 溶液數(shù) ns=6。 組分?jǐn)?shù) nc=3 Y V t U S nc=3 U后 3列 Vt后 3行 誤差信息 剔除后 t***0 VSUY ?Y0 V *t U* S* t*1**0 )( USVY ?? ?廣義逆矩陣 多元線性回歸 MLR Multiple Linear Regression K矩陣法 建模 相當(dāng)于單波長(zhǎng)單組分的工作曲線 KCY ??矩陣除法即乘以其逆矩陣 ?方陣可求逆 )( tt CCKYC ?KCCCCKCCYC ?? ?? 11 ))(()( ttttCYK /?已知 C BACK 多元線性回歸 MLR Multiple Linear Regression K矩陣法 建模 建 模 /校正 (相當(dāng)于單波長(zhǎng)單組分的工作曲線 ) CYK /?KCY ?? 矩陣除法即乘以其逆矩陣 ? 方陣可求逆 )( tt CCKYC ?KCCCCKCCYC ?? ?? 11 ))(()( tttt PCR：應(yīng)用 BACK 光度法 多組分同時(shí)測(cè)定 速差動(dòng)力學(xué) 多組分同時(shí)測(cè)定 電化學(xué)譜的分辨 及多組分測(cè)定 多元校正滴定 其他矩陣數(shù)據(jù) PCR：注意 線性關(guān)系 比耳定律 加 和性 共同響應(yīng)，最好無(wú)協(xié)同 正交程度 波譜不嚴(yán)重重疊 標(biāo) 準(zhǔn)集 C混合組成 ,不必純組分 一些作者報(bào)道了幾乎完全線性相關(guān)的體系 固定系列波長(zhǎng) /電位 /時(shí)間 /pH/etc 矩陣行列 一一對(duì)應(yīng) PCR：編程 BACK clear。 nc=3。 Y = load(‘39。)。 C = load(‘39。)。 [nw,ns] = size(Y)。 Y_sample = load(‘39。)。 [U, S, V] = svd(Y)。 U = U(:,1:nc)。 S = S(1:nc,1:nc)。 V = V(:,1:nc)。 % KEY STEP Pmat = C*V*inv(S)*U39。 C_sample = Pmat*Y_sample Y(217) C(37) P=CY0+(721) 附數(shù)據(jù)，請(qǐng)解析 Wele to Tongji University!
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