用于近红外光谱的PLS-DA分类可视化matlab代码

时间: 2023-09-24 20:06:44 浏览: 206
### 回答1: 以下是使用matlab进行PLS-DA分类可视化的示例代码: ```matlab % 导入数据 data = importdata('data.txt'); X = data(:,1:end-1); y = data(:,end); % 数据预处理,标准化 X = zscore(X); % 分离训练集和测试集,70%的数据用于训练,30%的数据用于测试 [trainInd,testInd] = dividerand(size(X,1),0.7,0.3); % 训练PLS-DA模型 numComponents = 10; [XL,~,XS,~,beta] = plsregress(X(trainInd,:),y(trainInd,:),numComponents); % 预测测试集 yhat = [ones(size(X(testInd,:),1),1) X(testInd,:)]*beta; % 计算并输出分类结果 testAcc = sum(round(yhat)==y(testInd,:))/length(y(testInd,:)); disp(['Test Accuracy = ' num2str(testAcc*100) '%']); % 可视化分类结果 figure; gscatter(XS(:,1),XS(:,2),y); xlabel('PLS1'); ylabel('PLS2'); title('PLS-DA Classification'); ``` 其中,`data.txt`是包含原始数据的文本文件,第一列到倒数第二列是样本的近红外光谱数据,最后一列是样本的分类标签。代码中使用了70%的数据进行训练PLS-DA模型,使用30%的数据进行测试,并输出测试准确率。最后,使用PLS-DA模型对测试集进行分类,并将结果可视化。 ### 回答2: 近红外光谱( NIR) 是一种广泛应用于化学分析和材料鉴定的非破坏性检测技术。PLS-DA(偏最小二乘-判别分析)是一种常用的多变量分析方法,用于建立分类模型并对样本进行分类。 下面是一个基于MATLAB的PLS-DA分类可视化代码示例: ```matlab % 导入数据 data = importdata('nir_data.txt'); % 替换为你的数据文件 % 划分数据 train_data = data(1:100, :); % 训练数据集 test_data = data(101:end, :); % 测试数据集 % 提取特征和标签 train_X = train_data(:, 1:end-1); % 训练数据特征 train_Y = train_data(:, end); % 训练数据标签 test_X = test_data(:, 1:end-1); % 测试数据特征 test_Y = test_data(:, end); % 测试数据标签 % PLS-DA 模型训练 num_components = 4; % 模型主成分个数 model = plsda(train_X, train_Y, num_components); % PLS-DA 模型预测 predicted_Y = predict(model, test_X); % 结果评估 accuracy = sum(predicted_Y == test_Y) / length(test_Y); % 计算准确率 % 可视化结果 figure; scatter(model.X_scores(:,1), model.X_scores(:,2), 15, train_Y, 'filled'); % 绘制训练数据的得分散点图 hold on; scatter(model.T_pred(:,1), model.T_pred(:,2), 15, 'r', 'filled'); % 绘制测试数据的得分散点图 title('PLS-DA Classification'); % 添加标题 xlabel('Score 1'); % x轴标签 ylabel('Score 2'); % y轴标签 legend('Training Data', 'Test Data'); % 添加图例 % 输出准确率 disp(['Classification Accuracy: ', num2str(accuracy)]); ``` 以上代码假设数据文件为`nir_data.txt`,其中每行包含一条样本的近红外光谱数据和对应的标签。代码从数据文件中导入数据,并将其划分为训练集和测试集。然后,使用PLS-DA算法构建分类模型,并利用该模型对测试数据进行分类预测。最后,使用散点图将训练数据的得分和测试数据的得分可视化,并输出分类准确率。 要运行此代码,请确保安装了MATLAB并将数据文件保存在MATLAB当前工作目录中。 ### 回答3: 近红外光谱(NIR)是一种广泛应用于化学分析和生物医学领域的非破坏性测量技术。为了将NIR数据进行分类,可以使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)算法。下面是使用MATLAB编写的简单示例代码以进行PLS-DA的分类可视化。 首先,需要准备训练集和测试集的NIR数据和相应的类别标签。训练集用于训练PLS-DA模型,测试集用于评估分类结果的准确性。 ```matlab % 假设训练集数据为train_data,测试集数据为test_data % 假设训练集标签为train_labels,测试集标签为test_labels % 使用PLS-DA算法进行模型训练 % 设置PLS-DA模型的主成分个数为n_components n_components = 5; model = plsda(train_data, train_labels, n_components); % 使用训练好的模型对测试集进行分类预测 predicted_labels = predict(model, test_data); % 可视化分类结果 figure; gscatter(test_data(:,1), test_data(:,2), predicted_labels); legend('Class 1', 'Class 2', 'Class 3'); % 设置图例 xlabel('特征1'); % 设置x轴标签 ylabel('特征2'); % 设置y轴标签 ``` 上述代码中,`plsda`函数用于训练PLS-DA模型,`predict`函数用于对测试集进行分类预测。`gscatter`函数用于绘制散点图,并根据预测的类别进行颜色分类,`legend`函数用于添加图例,`xlabel`和`ylabel`函数用于设置坐标轴标签。 这段代码仅为简单示例,实际应用中可能需要修改参数和适应不同的数据集。希望以上代码能够帮助你理解并应用PLS-DA算法进行近红外光谱数据分类可视化。

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