如何解决您如何对光谱数据执行PCA?
我具有.csv形式的几个分子的光谱(FTIR)数据,我希望能够使用Python中的主成分分析(PCA)可视化和分类这些分子。
有9个相关的.csv文件(每个分子一个)。在每个.csv文件中,都有两列:波数(反厘米)和透射率(%)。如何获取所有9种分子的数据,然后使用PCA进行可视化和分类?同样,在Python中?能够针对多个信号数据执行此操作的教程或代码源的任何链接都将非常有帮助。
谢谢!
解决方法
您可以阅读并将它们合并到单个Pandas Dataframe中。
列中的波数和9行中的透射率,apply PCA用于降维和可视化(example)。
或者,您可以首先从9个光谱中提取特征(最大透射率,最小透射率,质心波长等),然后在该特征空间中应用PCA(example)。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。