4.5 变量选择与特征提取

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4.5 变量选择与特征提取 4.5 变量选择与特征提取在光谱分析中，原始光谱数据通常包含大量的波长点（变量），例如近红外光谱仪可以采集数千个波长的数据。然而，并非所有波长都携带与待测组分或属性相关的有用信息。许多波长可能包含噪声、背景信息、或与目标变量无关的信号，甚至与有用信号高度相关（共线性），导致信息冗余。高维度的光谱数据会带来一系列问题：维度灾难 (Curse of Dimensionality): 在样本数量有限的情况下，过多的变量容易导致模型过拟合，降低模型的泛化能力。计算负担: 高维数据需要更多的计算资源和时间来建立和验证模型。模型解释性差: 难以直观地理解模型中每个变量的作用。共线性: 变量之间的强相关性会使得模型不稳定，回归系数难以解释。