第三節(jié)信息處理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1、第二章第二章第二章第二章第二章第二章 計(jì)算機(jī)與儀器分析計(jì)算機(jī)與儀器分析計(jì)算機(jī)與儀器分析計(jì)算機(jī)與儀器分析計(jì)算機(jī)與儀器分析計(jì)算機(jī)與儀器分析 一、一、化學(xué)計(jì)量學(xué)介紹化學(xué)計(jì)量學(xué)介紹a brief introduction of chemometrics二、二、信息評(píng)價(jià)信息評(píng)價(jià)information appraise三、信號(hào)與噪聲三、信號(hào)與噪聲signal and noise四、信號(hào)的處理技術(shù)四、信號(hào)的處理技術(shù)technology of signal process 五、多元分析方法五、多元分析方法polybasis analysis methods第三節(jié)第三節(jié)第三節(jié)第三節(jié)第三節(jié)第三節(jié) 信息處理與數(shù)據(jù)挖

2、信息處理與數(shù)據(jù)挖信息處理與數(shù)據(jù)挖信息處理與數(shù)據(jù)挖信息處理與數(shù)據(jù)挖信息處理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)掘技術(shù)掘技術(shù)掘技術(shù)掘技術(shù)掘技術(shù)computer and instrument analysis information process and technology of date excavate2:40:10一、化學(xué)計(jì)量學(xué)簡(jiǎn)介一、化學(xué)計(jì)量學(xué)簡(jiǎn)介一、化學(xué)計(jì)量學(xué)簡(jiǎn)介一、化學(xué)計(jì)量學(xué)簡(jiǎn)介一、化學(xué)計(jì)量學(xué)簡(jiǎn)介一、化學(xué)計(jì)量學(xué)簡(jiǎn)介a brief introduction of chemometrics化學(xué)計(jì)量學(xué)：化學(xué)與計(jì)算機(jī)結(jié)合的產(chǎn)物化學(xué)計(jì)量學(xué)：化學(xué)與計(jì)算機(jī)結(jié)合的產(chǎn)物1974年，Kowalski 與Wold 提出建立國(guó)際

3、化學(xué)計(jì)量學(xué)協(xié)會(huì)任務(wù)：任務(wù)：運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)的方法設(shè)計(jì)或選擇最佳測(cè)試過程和實(shí)驗(yàn) 通過化學(xué)數(shù)據(jù)分析提供更多化學(xué)信息。通過化學(xué)數(shù)據(jù)分析提供更多化學(xué)信息。范疇：范疇：純化學(xué)與量子化學(xué)之間凡涉及計(jì)算和計(jì)算機(jī)的所有領(lǐng)域。應(yīng)用舉例：應(yīng)用舉例：大連灣海水污染物與污染源之間的關(guān)系；控制控制 由尿樣獲取身體健康狀況的全部信息；簡(jiǎn)化簡(jiǎn)化 化合物性質(zhì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)與性質(zhì)的關(guān)系；新藥新藥 產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)生產(chǎn)中的問題；決策決策 犯罪現(xiàn)場(chǎng)的煙霧分析：香煙牌號(hào)，種類；破案破案2:40:11 二、二、二、二、二、二、 信息評(píng)價(jià)信息評(píng)價(jià)信息評(píng)價(jià)信息評(píng)價(jià)信息評(píng)價(jià)信息評(píng)價(jià) information appraise 分析儀器是分析化學(xué)家為

4、獲取化學(xué)信息所使用的工具，因此可以由信息理論來評(píng)價(jià)儀器的性能。1. 1. 信息量和熵信息量和熵 設(shè)有一事件有幾種可能性，他們各自的概率為設(shè)有一事件有幾種可能性，他們各自的概率為p pi i，ShannonShannon定義定義信息熵信息熵： niiinpppppH121lg),( 在信息理論中，習(xí)慣取在信息理論中，習(xí)慣取“2”作為對(duì)數(shù)的底，此時(shí)單位作為對(duì)數(shù)的底，此時(shí)單位為為bit(e為底，為底，nat)。設(shè)有一具有兩種可能性的等概率事件：設(shè)有一具有兩種可能性的等概率事件：bit1)21,21(2121 Hpp則則即即bit2)41,41,41,41( H同理同理2:40:12信息量和熵信息量和

5、熵 熵是事件不確定程度的度量，不確定程度越大，熵就越熵是事件不確定程度的度量，不確定程度越大，熵就越大。大。對(duì)于一個(gè)概率密度為對(duì)于一個(gè)概率密度為p p( (x x) )的連續(xù)型分布熵的定義為的連續(xù)型分布熵的定義為： xxpxpxpHd)(lg)()( 信息的概念是與事件發(fā)生的概率相聯(lián)系的，出現(xiàn)小概率信息的概念是與事件發(fā)生的概率相聯(lián)系的，出現(xiàn)小概率事件所包含的信息量大，因此可定義事件所包含的信息量大，因此可定義信息量信息量： I = -lgpi 如果事件發(fā)生后的概率不等于如果事件發(fā)生后的概率不等于1，即它是不確定的，則信，即它是不確定的，則信息量可表示為：息量可表示為： I =lg(qi/pi)

6、式中式中 qi 是事件發(fā)生后的概率。是事件發(fā)生后的概率。2:40:122. 2. 信息量與熵的關(guān)系信息量與熵的關(guān)系 如果通過某些方法獲取信息使原來事件的不確定程度減如果通過某些方法獲取信息使原來事件的不確定程度減小，所得到的信息的數(shù)量就是信息量，小，所得到的信息的數(shù)量就是信息量，故信息量就是熵減少故信息量就是熵減少的量：的量： I = H0- H式中式中 H0 和和H 分別表示獲取分別表示獲取“情報(bào)情報(bào)”前后，事件不確定程度。前后，事件不確定程度。在分析化學(xué)中則是實(shí)驗(yàn)前后的熵。若經(jīng)過實(shí)驗(yàn)后的結(jié)果完全在分析化學(xué)中則是實(shí)驗(yàn)前后的熵。若經(jīng)過實(shí)驗(yàn)后的結(jié)果完全確定，即實(shí)驗(yàn)后的熵確定，即實(shí)驗(yàn)后的熵=0，則

7、：，則： I = H0 =Hmax即經(jīng)過這樣一個(gè)實(shí)驗(yàn)后，可能得到的最大信息量。即經(jīng)過這樣一個(gè)實(shí)驗(yàn)后，可能得到的最大信息量。2:40:133. 3. 分析化學(xué)實(shí)驗(yàn)中的信息量與熵分析化學(xué)實(shí)驗(yàn)中的信息量與熵 在定性分析實(shí)驗(yàn)中，判斷某一組分是否存在。在定性分析實(shí)驗(yàn)中，判斷某一組分是否存在。實(shí)驗(yàn)前：實(shí)驗(yàn)前： 概率：各為概率：各為1/21/2（實(shí)驗(yàn)前并無任何信息）（實(shí)驗(yàn)前并無任何信息） H H0 0 = 1 bit = 1 bit實(shí)驗(yàn)后：實(shí)驗(yàn)后： H H =0=0故信息量：故信息量： I I = = H H0 0 - - H H = 1 bit = 1 bit如果采用儀器分析定性，不能將全部組分檢測(cè)出，如

8、何確定？如果采用儀器分析定性，不能將全部組分檢測(cè)出，如何確定？ 例：原子吸收測(cè)定含銅、鋅試樣例：原子吸收測(cè)定含銅、鋅試樣( (組成未知組成未知) )。 僅測(cè)定出僅測(cè)定出CuCu2+2+時(shí)的信息量，測(cè)定出時(shí)的信息量，測(cè)定出CuCu2+2+ 、 Zn Zn2+2+時(shí)的信息量時(shí)的信息量分別是多少？（陰離子不能檢測(cè)）。分別是多少？（陰離子不能檢測(cè)）。2:40:134. 4. 定量分析中有關(guān)參數(shù)與信息量定量分析中有關(guān)參數(shù)與信息量 在定量分析實(shí)驗(yàn)中，如果實(shí)驗(yàn)前知道某一組分的大致范在定量分析實(shí)驗(yàn)中，如果實(shí)驗(yàn)前知道某一組分的大致范圍時(shí)，即圍時(shí)，即p p( (x x) )均勻地分布在均勻地分布在( (x x1

9、1, ,x x2 2) )區(qū)間內(nèi)，則：區(qū)間內(nèi)，則：)ln(d1ln1121221021xxxxxxxHxx 由于分析中偶然誤差的存在，結(jié)果不可能是一定值而成由于分析中偶然誤差的存在，結(jié)果不可能是一定值而成正態(tài)分布正態(tài)分布。設(shè)其標(biāo)準(zhǔn)偏差為。設(shè)其標(biāo)準(zhǔn)偏差為，則：，則：)2ln(d2exp21ln2exp212222exxxH 2:40:13于是于是：exxHHI2ln120 越小，信息量越大。實(shí)驗(yàn)中增大信息量的途徑？越小，信息量越大。實(shí)驗(yàn)中增大信息量的途徑？減少干擾、提高儀器靈敏度、減小噪聲、增加測(cè)定次數(shù)等。減少干擾、提高儀器靈敏度、減小噪聲、增加測(cè)定次數(shù)等。2:40:145. 5. 儀器的最大信

10、息量?jī)x器的最大信息量 分析儀器通常有一測(cè)定限分析儀器通常有一測(cè)定限c cminmin，待測(cè)試樣濃度低于此值時(shí)待測(cè)試樣濃度低于此值時(shí)，不能用該儀器測(cè)定。該儀器實(shí)驗(yàn)前的熵為：，不能用該儀器測(cè)定。該儀器實(shí)驗(yàn)前的熵為：ccH min0lgc c 為儀器能分辨的最小濃度差，實(shí)際的信息量：為儀器能分辨的最小濃度差，實(shí)際的信息量：maxmin02lnIecHHI 2:40:14 對(duì)于多通道的儀器，可以有對(duì)于多通道的儀器，可以有n n個(gè)通道同時(shí)測(cè)定個(gè)通道同時(shí)測(cè)定n種組分，種組分，其總的信息量是各通道的信息量之和：其總的信息量是各通道的信息量之和：2/1321minmin3min2min1min)2(ln2ln

11、 nniccccecII 單位時(shí)間內(nèi)信息量的變化稱為信息流：?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)信息量的變化稱為信息流：tIJdd 理想的分析儀器應(yīng)該在很短的時(shí)間內(nèi)獲得很大的信息量。理想的分析儀器應(yīng)該在很短的時(shí)間內(nèi)獲得很大的信息量。2:40:156. 6. 儀器的效率和剩余度儀器的效率和剩余度 儀器的效率可用剩余度來衡量。剩余度的定義：儀器的效率可用剩余度來衡量。剩余度的定義： R = Hman H 剩余度是熵偏離其最大值的度量。熵的一個(gè)重要性質(zhì)是剩余度是熵偏離其最大值的度量。熵的一個(gè)重要性質(zhì)是當(dāng)所有的可能性都是等概率時(shí)，熵有最大值。當(dāng)所有的可能性都是等概率時(shí)，熵有最大值。 在定量分析中，如果試樣中待測(cè)組分的含量完全是

12、未知在定量分析中，如果試樣中待測(cè)組分的含量完全是未知的，則其可能的含量為的，則其可能的含量為0 0100%100%，故：，故：cHman 100ln2:40:15儀器的效率和剩余度儀器的效率和剩余度 在分析儀器中，剩余度常被定義為：在分析儀器中，剩余度常被定義為： R = Iman I 即它是分析過程中被保留，未被利用的信息量的度量。即它是分析過程中被保留，未被利用的信息量的度量。剩余度大表示該儀器的效率低。剩余度大表示該儀器的效率低。 分析時(shí)，一般樣品的大致含量范圍總是知道的，設(shè)其范圍分析時(shí)，一般樣品的大致含量范圍總是知道的，設(shè)其范圍為為x x1 1x x2 2。cxxH 12lg故：故：1

13、2100lgxxR 則：則：2:40:16三、信號(hào)與噪聲三、信號(hào)與噪聲三、信號(hào)與噪聲三、信號(hào)與噪聲三、信號(hào)與噪聲三、信號(hào)與噪聲signal and noisesignal and noisesignal and noise本底信號(hào)本底信號(hào)： 沒有試樣時(shí)，儀器產(chǎn)生的信號(hào)；隨機(jī)噪聲；沒有試樣時(shí)，儀器產(chǎn)生的信號(hào)；隨機(jī)噪聲；空白信號(hào)空白信號(hào)： 試樣中無待測(cè)組分時(shí)，儀器產(chǎn)生的信號(hào)；試樣中無待測(cè)組分時(shí)，儀器產(chǎn)生的信號(hào)；試樣預(yù)處理試樣預(yù)處理： 空白信號(hào)接近本底信號(hào)；空白信號(hào)接近本底信號(hào)；2:40:161. 1. 1. 1. 1. 1. 檢出限檢出限檢出限檢出限檢出限檢出限 樣品的信號(hào)能被檢出的最低限；由于存

14、在隨機(jī)噪聲（正樣品的信號(hào)能被檢出的最低限；由于存在隨機(jī)噪聲（正態(tài)分布），有誤判的可能；態(tài)分布），有誤判的可能； 如何規(guī)定檢出限使誤判產(chǎn)生的幾率符合要求如何規(guī)定檢出限使誤判產(chǎn)生的幾率符合要求(統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué))，1969年，國(guó)際原子吸收光譜會(huì)議；年，國(guó)際原子吸收光譜會(huì)議；yB+3 B 1975年，年，IUPAC； yB+2 B 保險(xiǎn)檢出限：保險(xiǎn)檢出限： yB+6 B 數(shù)學(xué)期望值數(shù)學(xué)期望值yB；標(biāo)準(zhǔn)偏差；標(biāo)準(zhǔn)偏差 B定義：定義：以一定的置信度檢出待測(cè)組分的最低濃度（或量）以一定的置信度檢出待測(cè)組分的最低濃度（或量） yA =yB+k B k 的取值對(duì)應(yīng)于不同置信概率的取值對(duì)應(yīng)于不同置信概率2:40:1

15、62.2.2.2.2.2.靈敏度靈敏度靈敏度靈敏度靈敏度靈敏度 分析儀器的響應(yīng)值與濃度分析儀器的響應(yīng)值與濃度(或量或量)改變一個(gè)單位時(shí)所引起改變一個(gè)單位時(shí)所引起的信號(hào)的變化，的信號(hào)的變化， y/ c.(IUPAC給出的定義給出的定義)； 單純靈敏度高不能保證有低的檢測(cè)限；單純靈敏度高不能保證有低的檢測(cè)限； 檢測(cè)限與檢測(cè)限與 B有關(guān)，有關(guān)， B來自隨機(jī)噪聲，信號(hào)變化可能被來自隨機(jī)噪聲，信號(hào)變化可能被噪聲淹沒。噪聲淹沒。2:40:173. 3. 3. 信噪比信噪比信噪比信噪比信噪比信噪比( ( (S S S/ / /N N N) ) )的提高的提高的提高的提高的提高的提高 途徑：途徑：a. 改善信

16、號(hào)的測(cè)量技術(shù)；改善信號(hào)的測(cè)量技術(shù)； b. 信號(hào)經(jīng)過適當(dāng)處理信號(hào)經(jīng)過適當(dāng)處理; c. 優(yōu)化。優(yōu)化。 (1) 信號(hào)的平均信號(hào)的平均: 噪聲信號(hào)噪聲信號(hào) nyy/NN(2) 濾波和調(diào)制濾波和調(diào)制2:40:17四、信號(hào)處理技術(shù)四、信號(hào)處理技術(shù)四、信號(hào)處理技術(shù)四、信號(hào)處理技術(shù)四、信號(hào)處理技術(shù)四、信號(hào)處理技術(shù) technology of signal processtechnology of signal processtechnology of signal process 對(duì)分析信號(hào)進(jìn)行處理是為了提高信息量，改善信噪比。對(duì)分析信號(hào)進(jìn)行處理是為了提高信息量，改善信噪比。信號(hào)處理通常采用以下幾種方法和技術(shù)

17、：信號(hào)處理通常采用以下幾種方法和技術(shù)：1 1. . 曲線擬合曲線擬合 用數(shù)學(xué)方法將獲取的數(shù)據(jù)作曲線擬合。方法：用數(shù)學(xué)方法將獲取的數(shù)據(jù)作曲線擬合。方法：（1 1）根據(jù)實(shí)際獲得的曲線找出與此曲線適應(yīng)的數(shù)學(xué)模型；）根據(jù)實(shí)際獲得的曲線找出與此曲線適應(yīng)的數(shù)學(xué)模型；（2 2）以實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)對(duì)）以實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)對(duì)( (Xi，Yi) )，代入數(shù)學(xué)模型，代入數(shù)學(xué)模型( (關(guān)系式關(guān)系式) )，用最小二乘法求出模型中的待定參數(shù)。，用最小二乘法求出模型中的待定參數(shù)。關(guān)鍵點(diǎn)：關(guān)鍵點(diǎn)：選擇正確的數(shù)學(xué)模型選擇正確的數(shù)學(xué)模型例：非正態(tài)色譜曲線，可采用例：非正態(tài)色譜曲線，可采用r函數(shù)與指數(shù)衰減曲線相結(jié)合的函數(shù)與指數(shù)衰減曲線相

18、結(jié)合的數(shù)學(xué)模型。數(shù)學(xué)模型。2:40:182 2 2 2 2 2. . . . . . 曲線的平滑處理曲線的平滑處理曲線的平滑處理曲線的平滑處理曲線的平滑處理曲線的平滑處理 曲線平滑處理可以去除數(shù)據(jù)集合中的隨機(jī)噪聲，保留有曲線平滑處理可以去除數(shù)據(jù)集合中的隨機(jī)噪聲，保留有用信息，提高信噪比。用信息，提高信噪比。 小波動(dòng)：隨機(jī)噪聲小波動(dòng)：隨機(jī)噪聲 大波動(dòng)：包含有用信息大波動(dòng)：包含有用信息方法：方法： boxcarboxcar平均化；平均化； 移動(dòng)窗口均化；移動(dòng)窗口均化； 最小二乘多項(xiàng)式平滑（最小二乘多項(xiàng)式平滑（Savitzky-Golay卷積法），最常卷積法），最常用的方法。用的方法。注意點(diǎn)：注意點(diǎn)

19、：不正確的進(jìn)行平滑處理可能會(huì)將微弱信號(hào)當(dāng)作噪聲不正確的進(jìn)行平滑處理可能會(huì)將微弱信號(hào)當(dāng)作噪聲處理掉。處理掉。2:40:183 3 3 3 3 3. . . . . . 信號(hào)求導(dǎo)信號(hào)求導(dǎo)信號(hào)求導(dǎo)信號(hào)求導(dǎo)信號(hào)求導(dǎo)信號(hào)求導(dǎo) 消除背景和重疊峰的干擾，提高分辨率和靈敏度。消除背景和重疊峰的干擾，提高分辨率和靈敏度。方法：方法：模擬微分電路或求導(dǎo)程序軟件。模擬微分電路或求導(dǎo)程序軟件。 微分譜比原譜對(duì)譜特征的細(xì)微變化反應(yīng)要靈敏的多，被微分譜比原譜對(duì)譜特征的細(xì)微變化反應(yīng)要靈敏的多，被隱藏的譜的特征可以通過對(duì)原譜圖的微分而得到加強(qiáng)。隱藏的譜的特征可以通過對(duì)原譜圖的微分而得到加強(qiáng)。應(yīng)用：應(yīng)用： （1 1）光譜圖、色

20、譜圖：重疊峰、弱肩峰的區(qū)分；）光譜圖、色譜圖：重疊峰、弱肩峰的區(qū)分； （2 2）電位滴定曲線的導(dǎo)數(shù)曲線容易確定滴定鐘點(diǎn)。）電位滴定曲線的導(dǎo)數(shù)曲線容易確定滴定鐘點(diǎn)。注意點(diǎn)：注意點(diǎn)：微分時(shí)，原譜的噪聲也被加強(qiáng)，高階導(dǎo)數(shù)譜的噪聲微分時(shí)，原譜的噪聲也被加強(qiáng)，高階導(dǎo)數(shù)譜的噪聲增大的更明顯，解決方法：對(duì)原譜進(jìn)行平滑處理。增大的更明顯，解決方法：對(duì)原譜進(jìn)行平滑處理。2:40:19五、五、五、五、五、五、 多元分析方法多元分析方法多元分析方法多元分析方法多元分析方法多元分析方法polybasispolybasispolybasis analysis methods analysis methods analy

21、sis methods 如何在大批實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中總結(jié)出有用的規(guī)律或者挖掘出有如何在大批實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中總結(jié)出有用的規(guī)律或者挖掘出有用的信息；用的信息； 多元分析是一類計(jì)算機(jī)信息處理、信息挖掘技術(shù)，特別多元分析是一類計(jì)算機(jī)信息處理、信息挖掘技術(shù)，特別適合用于從多種因素影響的大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律；適合用于從多種因素影響的大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律； 多元分析應(yīng)用領(lǐng)域：處理衛(wèi)星照片；指紋鑒別；文字和多元分析應(yīng)用領(lǐng)域：處理衛(wèi)星照片；指紋鑒別；文字和語(yǔ)音識(shí)別；多參數(shù)、多變量問題的處理；語(yǔ)音識(shí)別；多參數(shù)、多變量問題的處理； 分析化學(xué)中的應(yīng)用：分析化學(xué)中的應(yīng)用：（1 1） 多種微量元素的分布與健康（或疾病）的關(guān)系多種微

22、量元素的分布與健康（或疾?。┑年P(guān)系（2 2） 物質(zhì)中復(fù)雜成分的含量分析物質(zhì)中復(fù)雜成分的含量分析（3 3） 各種譜的特征與性質(zhì)關(guān)系各種譜的特征與性質(zhì)關(guān)系（4 4） 分子結(jié)構(gòu)與譜特征的關(guān)系分子結(jié)構(gòu)與譜特征的關(guān)系2:40:191 1 1 1 1 1. . . . . . 多元分析方法的特點(diǎn)多元分析方法的特點(diǎn)多元分析方法的特點(diǎn)多元分析方法的特點(diǎn)多元分析方法的特點(diǎn)多元分析方法的特點(diǎn) 在多元分析中，對(duì)每個(gè)研究對(duì)象（每個(gè)觀察樣本都有在多元分析中，對(duì)每個(gè)研究對(duì)象（每個(gè)觀察樣本都有M M個(gè)變量或參數(shù)）取值，考察個(gè)變量或參數(shù)）取值，考察N N個(gè)觀察對(duì)象的集合就作成一張個(gè)觀察對(duì)象的集合就作成一張N N* *M M的

23、數(shù)據(jù)表。的數(shù)據(jù)表。 觀察對(duì)象的集合可以是全部樣本，也可是較大集合中的觀察對(duì)象的集合可以是全部樣本，也可是較大集合中的一個(gè)子集；一個(gè)子集； 變量可以是連續(xù)的也可以是離散的；變量可以是連續(xù)的也可以是離散的；在多元分析中，通常采用以下技術(shù)：在多元分析中，通常采用以下技術(shù)：（1 1） 簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu) 用簡(jiǎn)單方法來表示所研究的復(fù)雜問題；用簡(jiǎn)單方法來表示所研究的復(fù)雜問題；（2 2） 分類分類 將觀察對(duì)象分成若干個(gè)不同的組或類；將觀察對(duì)象分成若干個(gè)不同的組或類；（3 3） 變量分組變量分組 將變量按其性質(zhì)分組；將變量按其性質(zhì)分組；（4 4） 相關(guān)分析相關(guān)分析 研究變量之間的相互關(guān)系、觀察對(duì)象之研究變量之間

24、的相互關(guān)系、觀察對(duì)象之間的相互關(guān)系。間的相互關(guān)系。2:40:192 2 2 2 2 2. . . . . . 多元分析中的主要方法簡(jiǎn)介多元分析中的主要方法簡(jiǎn)介多元分析中的主要方法簡(jiǎn)介多元分析中的主要方法簡(jiǎn)介多元分析中的主要方法簡(jiǎn)介多元分析中的主要方法簡(jiǎn)介 多元分析中所采用的方法：多元分析中所采用的方法：（1 1）回歸分析：）回歸分析： 多元線形回歸分析；偏最小二乘回歸分析；逐步回歸分多元線形回歸分析；偏最小二乘回歸分析；逐步回歸分析析。（2 2）相關(guān)分析）相關(guān)分析（3 3）因子分析）因子分析（4 4）降維與映射）降維與映射（5 5）聚類分析）聚類分析（6 6）分類與判別）分類與判別（7 7）人

25、工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（8 8）優(yōu)化技術(shù)）優(yōu)化技術(shù)2:40:203. 3. 3. 3. 3. 3. 化學(xué)因子分析法簡(jiǎn)介化學(xué)因子分析法簡(jiǎn)介化學(xué)因子分析法簡(jiǎn)介化學(xué)因子分析法簡(jiǎn)介化學(xué)因子分析法簡(jiǎn)介化學(xué)因子分析法簡(jiǎn)介 因子分析因子分析：通過對(duì)一數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行特征分析、旋轉(zhuǎn)變換通過對(duì)一數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行特征分析、旋轉(zhuǎn)變換等操作以獲取有關(guān)信息的數(shù)學(xué)方法。等操作以獲取有關(guān)信息的數(shù)學(xué)方法。 化學(xué)因子分析化學(xué)因子分析：將因子分析技術(shù)用于解決化學(xué)中的問題將因子分析技術(shù)用于解決化學(xué)中的問題，形成了帶有濃厚化學(xué)特色的因子分析方法。，形成了帶有濃厚化學(xué)特色的因子分析方法。 化學(xué)因子分析特點(diǎn)：化學(xué)因子分析特點(diǎn)：（1 1）解決復(fù)雜問題）解決復(fù)雜問題 同時(shí)處理多因素相互影響的復(fù)雜體系同時(shí)處理多因素相互影響的復(fù)雜體系（2 2）快速處理大量數(shù)據(jù)）快速處理大量數(shù)據(jù) 采用標(biāo)準(zhǔn)因子分析程序采用標(biāo)準(zhǔn)因子分析程序（3 3）數(shù)據(jù)的有序解釋與預(yù)測(cè)）數(shù)據(jù)的有序解釋與預(yù)測(cè) 在獲得規(guī)律指導(dǎo)下進(jìn)