kIsomap-PLS非线性建模方法及其在近红外光谱分析中的应用

摘要

Isomap(等距映射)是新近提出的一种非线性降维方法,能有效地发现高维数据中的本真低维结构。然而Isomap算法中两点间的距离使用欧式距离,为有效提取光谱中的非线性信息，本文引进核函数方法改进Isomap算法中的距离公式形成新的kIsomap算法,进一步提出kIsomap-PLS非线性建模方法。该方法首先用kIsomap对数据降维,再用PLS建立回归模型。通过公开的近红外光谱标准数据集对算法性能进行了对比验证，实验结果表明,与PLS相比,kIsomap-PLS建模效果最好,Isomap-PLS次优。