研究目的
为解决偏最小二乘回归中的非线性问题并提高模型可解释性，通过结合基于聚类的建模方法与变量选择算法。
研究成果
SAO-PLS为光谱-化学数据的化学计量分析提供了一种更具描述性的非线性处理方法，能生成信息丰富的光谱归属产物并提升可解释性潜力，同时提高模型的预测准确性。
研究不足
该论文未说明SAO-PLS如何实际应用于新样本，这需要基于光谱数据为每个新样本额外分配一个聚类的步骤。
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一种面向光谱分配的方法，以提高基于代理光谱模型的可解释性和准确性
DOI：10.1109/tgrs.2018.2882623
期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
在使用高光谱数据建?；粜允?，预测变量与响应变量之间常存在非线性关系。常见的非线性建模技术虽能提高预测精度，但模型可解释性较差。本文提出一种新型多元建模方法——面向光谱分配的偏最小二乘法（SAO-PLS），该方法可提供兼具非线性建模能力与强可解释性的解决方案。当样本群体中不同响应水平对应不同光谱特征时，采用该方法的必要性尤为凸显。为此，SAO-PLS算法通过最大化两个聚类间光谱分配差异，在响应分布的最优位置实现数据分割。本研究将该方法应用于两个特征迥异的测试案例：1）包含沥青道路机载高光谱数据的成熟数据集，结合采用标准化方法现场测量的动态摩擦值；2）利用分析光谱仪测量的土壤光谱库，并关联有机碳测量数据。结果表明，无论是模型精度还是可解释性，SAO-PLS均优于偏最小二乘回归，为理解潜在过程提供了更深入的认知。
作者：
Nimrod Carmon，Eyal Ben-Dor
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