基于近红外光谱和系统聚类法的样品分类方法研究

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近红外校正模型中样品的变异范围,会导致模型的预测能力下降。为此,将系统聚类法与统计量(R^2统计量,半偏相关统计量SPRSQ,伪F统计量PSF,伪t^2统计量PST2)相结合,指导分类建模,减小建模集的变异范围。实例表明,该方法克服了系统聚类分析中无法确定聚类数目的问题,并能剔除部分异常样品,提高了校正模型的可靠性和预测能力。
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