python将一个光谱数据投影到建立好的PCA模型上,查看其是否符合模型极限,模型极限由置信区间确定,计算结果记作P值的代码
时间: 2024-03-26 11:42:26 浏览: 15
好的,下面是一个简单的Python示例代码,用于将一个光谱数据投影到建立好的PCA模型上,计算P值:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import f
# 将光谱数据放入X矩阵中,每行为一个样本,每列为一个特征
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 将建立好的PCA模型放入P矩阵中,每行为一个主成分,每列为一个特征
P = np.array([[0.5, 0.3, 0.1], [0.2, 0.4, 0.6]])
# 计算每个样本在PCA模型下的投影值
Z = np.dot(X, P.T)
# 计算残差平方和
RSS = np.sum((X - np.dot(Z, P)) ** 2)
# 计算自由度
df1 = P.shape[0]
df2 = X.shape[0] - df1
# 计算F分布值和P值
F = (RSS / df1) / (np.sum((X - np.mean(X, axis=0)) ** 2) / df2)
P = 1 - f.cdf(F, df1, df2)
print('P值为:', P)
```
这段代码中,我们将光谱数据放入X矩阵中,将建立好的PCA模型放入P矩阵中。然后,我们使用np.dot函数计算每个样本在PCA模型下的投影值,并计算残差平方和。接着,我们使用scipy.stats.f模块计算F分布值和P值,其中df1表示分子自由度,即PCA模型的主成分数;df2表示分母自由度,即样本数减去主成分数。最后,我们输出计算得到的P值。