3.5.1 中心化 (Mean Centering)

文档摘要

3.5.1 中心化 (Mean Centering) 3.5.1 中心化 (Mean Centering) 在光谱数据处理，特别是为多元统计分析（如主成分分析 PCA、偏最小二乘法 PLS 等）做准备时，数据预处理是至关重要的一环。3.5 章节讨论的标准化与缩放方法，旨在消除或减少数据中与目标变量无关的变异来源，突出与化学信息相关的模式。在这一领域中，中心化 (Mean Centering) 作为最基本且常用的方法之一，是许多更复杂缩放技术的基础。本章节将深入探讨中心化的概念、目的、实现方式及其在光谱处理中的意义。概念与定义中心化，顾名思义，是将数据集的中心移动到原点。对于光谱数据而言，通常是将每个变量（即每个波长点）的平均值调整为零。