CLR中心对数比变换

CLR中心对数比变换（Centered Log-Ratio Transformation）是一种常用的数据转换方法，用于处理成分数据。成分数据是指由多个互相依赖的部分组成的数据，例如化学组分、地球化学元素或其他多元数据。CLR转换可以将成分数据转换为真实空间，使其在统计分析中更加可靠和有效。

在CLR转换中，首先需要计算各个成分之间的相对比例。然后，取每个成分相对比例的自然对数，并对其进行中心化处理，即减去该组数据的均值。最后，再对中心化后的对数比例进行标准化处理，以确保数据总和为零。这样可以消除成分之间的相关性，并将数据转换为一个新的坐标系，使得统计分析更加准确和可靠。

CLR中心对数比变换常用于多元数据的分析，例如在地质学、生态学、化学等领域中，用于处理成分数据的形态和相互关系。它可以帮助研究人员更好地理解各个成分之间的变化趋势、相互作用和影响因素，从而提供更精确和可靠的统计分析结果。

参考文献：
可以使用扰动和功率运算来分析成分数据，这对于模拟研究很有用。另一种策略是将成分数据转换为真实空间。现在，可以使用中心对数比变换 (CLR)和等距对数比变换 (ILR)来完成此操作。此转换可用于执行标准统计的前提，例如参数假设检验、回归等。
有一篇文献说到:地质学家为什么要使用成分数据分析？本文除了原理的一些讲解外，案例全部有python实现。同时除了会讲到CLR方法，还会提到一些其它的方法，比如等距对数比变换、加法对数比率变换等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CLR编程，CLR 原理，CLR 内幕](https://download.csdn.net/download/lxming188/3331847)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [数学建模学习（102）：成分数据分析之中心对数比转换【已修改】](https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/127177660)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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