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原文由 firesea(firesea) 发表:原文由 athosmi(athosmi) 发表:
DPLS,Fisher,SVM,ANN,线性学习机，贝叶斯都可以进行定性分析，哪种好只能自己去研究。不过现在SVM的定性比较热门，建议尝试一下看看
学习指点
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DPLS,Fisher,SVM,ANN,线性学习机，贝叶斯都可以进行定性分析，哪种好只能自己去研究。不过现在SVM的定性比较热门，建议尝试一下看看
学习指点
DPLS就是PLS，只不过目标值变成类别了，比如鉴别两种类别，那目标值就是一个2维列向量，属于第一类就在第一维的相应位置填1，第二维位置填0；属于第二类的就在第二维位置填1，第一维位置填0，然后建模分析。预测的时候把模型带入，看预测物质在第一维的数大还是第二维数大，哪个大就属于哪类。
Fisher就是保证类内距离最小，类间距离最大的方法，让鉴别的物质落到低维空间上，并在低维空间上为区域，落在哪个区域就属于哪类。
贝叶斯就是经过对鉴别光谱与已知类别广谱进行统计分析，计算属于每一类光谱的 概率（实际上不是概率，只是一个数，不过说成概率比较好理解）。哪个概率大就属于哪类。
线性学习机，就是找几条线将几类光谱恰好分在线两侧。
SVM就是找一个支持面（超空间），把光谱划分到支持面的两侧，实际上就是线性学习机的升级版。
ANN就是骗人的。
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