近红外光谱分析中的KS样本划分方法及MATLAB实现

资源摘要信息:本资源详细介绍了近红外光谱分析和化学计量学中的样本划分方法，特别是 KS（Kennard-Stone）算法。近红外光谱分析是一种基于近红外区域波长范围内的分子振动能级跃迁的光谱技术，常用于物质的定性和定量分析。化学计量学则是应用数学、统计学和计算机科学在化学中的应用学科，用于设计或选择最优的实验方法和解析数据。 KS算法是一种用于将样本集合理性地划分为训练集和测试集的方法，尤其适用于需要进行交叉验证的建模过程。这种样本划分方法有助于确保模型在预测未见样本时具有良好的泛化能力。KS算法的核心思想是根据样本间距离的均值和方差进行等间隔划分，以保证训练集和测试集中的样本尽可能均匀地分布在特征空间中。 在提供的文件中包含两个完整的 MATLAB 程序文件，其中一个是原作者编写的程序，另一个是使用者根据自身需求修改后的版本。两个文件均能直接运行，通过调用内置函数进行 KS 算法的样本划分操作。此外，还有一个演示数据文件，帮助用户更好地理解样本划分的过程和结果。 知识点详细说明如下： 1. 近红外光谱分析技术： 近红外光谱分析技术是一种非破坏性检测技术，具有快速、无污染、高效率等特点。它主要应用于农产品品质检测、石油化工、制药工业、食品工业等领域。其分析原理是利用近红外光（NIR）与物质相互作用时产生的分子振动和转动信息，通过分析光谱信息来得到物质的组成、结构和性质信息。 2. 化学计量学中的样本划分： 化学计量学中样本划分是建立模型的重要步骤，正确的划分可以提高模型的可靠性和预测准确性。常见的样本划分方法有随机划分、分层抽样和 KS 算法等。其中，KS 算法能够有效地避免由于随机划分可能带来的样本分布不均问题，确保模型训练和测试时样本在特征空间中分布的一致性。 3. KS样本划分算法： Kennard-Stone 算法是一种经典的样本划分方法，由Kennard和Stone在1969年提出。该算法首先计算所有样本对之间的距离，然后按照距离的大小将样本分组，使得距离较远的样本尽量分在不同的集合中。在划分过程中，算法会选取一组样本作为训练集，其余的样本自动成为测试集，以此保证两组样本在特征空间中的代表性。 4. MATLAB程序文件： 资源中包含的MATLAB程序文件是用于实现 KS 算法的脚本和函数。这些程序文件可以直接调用，无需额外编写代码，极大地方便了用户的操作。原作者的程序文件可以作为学习 KS 算法的参考资料，而使用者修改后的程序文件则结合了实际应用场景，更贴近用户的需求。 5. 演示数据文件： 数据文件用于演示 KS 算法如何在实际数据集上进行操作。用户可以通过该数据文件来理解样本划分前后样本的分布情况，以及训练集和测试集如何从原始数据集中被选出。演示数据的可视化展示有助于加深对 KS 算法应用过程和结果的理解。 总结而言，本资源为近红外光谱分析和化学计量学的研究人员和工程师提供了一套完整的 KS 样本划分算法的 MATLAB 实现工具。这些工具能够辅助用户高效地完成样本划分工作，对于进行交叉验证和构建可靠的分析模型具有重要的意义。同时，通过本资源的学习，用户能够更深入地理解近红外光谱分析技术和化学计量学在样本划分中的应用。