Статьи на зарубежных сайтах

Применение неотрицательной факторизации матриц и линейного дискриминантного анализа Фишера для классификации флуоресцентных спектров возбуждения-эмиссии оливковых масел

Francesca Guimet, Ricard Boqué and Joan Ferré

Аннотация: Неотрицательная факторизация матриц (Non-negative matrix factorization, NMF) - метод, позволяющий представить многокомпонентные данные в виде набора базисных функций. При этом рассматриваются только положительные решения, что позволяет получить наиболее реалистичное приближение исходных данных. Предложенный подход тестировался на флуоресцентных спектрах возбуждения-эмиссии оливковых масел. Полученные результаты сравнивались с результатами двух других методов классификации: параллельного факторного анализа (parallel factor analysis PARAFAC) в комбинации с линейным дискриминантным анализом и дискриминантной многокомпонентной регрессией проекций на латентные структуры (discriminant multi-way partial least squares regression, DN-PLSR)

Ссылки по теме: * Оценка колебаний гетероскедастичных погрешностей измерения
* Использование содержательных и формальных моделей для классификации медицинских...
* Определение характеристик турецкой бутилированной воды с использованием методов...

Источник: Application of non-negative matrix factorization combined with Fisher"s linear discriminant analysis for classification of olive oil excitation–emission fluorescence spectra

Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

6 декабря 2005

Список статей