摘要:針對近紅外光譜數據特征變量個數遠大于樣本數以及光譜點之間存在強相關的特點,通過主成分分析壓縮光譜信息抽提獨立的特征變量,在最佳主成分個數下計算各樣本到不同類中心的馬氏距離,進而統計整體的預測正確率。文中采用改進的KNN算法對四種牌號的卷煙近紅外光譜數據進行了類別預測,在明顯改進效率的同時,獲得了更為準確的預測結果。
關鍵詞:近紅外光譜; 模式識別; 主成分; 馬氏距離; KNN
中圖分類號:TN911-34文獻標識碼:A
文章編號:1004-373X(2012)20-0121-03
現代電子技術2012年20期
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