基于K近邻算法的塑钢窗拉曼光谱分析
拉曼光谱技术在法庭科学中有着广泛的应用。采用显微激光拉曼光谱分析技术和K近邻算法对25个塑钢窗样本进行研究。通过主成分分析提取到5个主成分,并运用训练样本为测试样本的方法进行交互验证。当K=1时,测试样本的出错率最低,以区分贡献值最高的三个特征变量为参数建立分类模型,实现了对未知变量的准确归类,模型总分类准确率可达71%,区分效果良好,比直接通过谱图比较得到的结论更加准确。
拉曼光谱技术在法庭科学中有着广泛的应用。采用显微激光拉曼光谱分析技术和K近邻算法对25个塑钢窗样本进行研究。通过主成分分析提取到5个主成分,并运用训练样本为测试样本的方法进行交互验证。当K=1时,测试样本的出错率最低,以区分贡献值最高的三个特征变量为参数建立分类模型,实现了对未知变量的准确归类,模型总分类准确率可达71%,区分效果良好,比直接通过谱图比较得到的结论更加准确。