基于多区化学计量方法的地质样品无监督光谱特征化
地球物理
2025-03-04 v2 材料科学
摘要
作为多区化学计量方法提供改进无监督特征化组合复杂材料通过整合多模态光谱数据集的一个示例，我们分析来自五个现场仪器(一个 XRF, 两个 NIR, 和两个 FT-Raman)的光谱数据，收集于 76 个成分多样的岩石样本。这些数据通过单区和多区潜在变量模型进行分析，基于主成分分析(PCA)和偏最小二乘(PLS)。对于单区方法，生成了 PCA 和 PLS 模型；同时对多区建模应用了层次偏最小二乘(HPLS)回归。我们还测试了基于主成分分析(PCA)的特征选择方法，是否导致更高效的多区 HPLS 模型，同时增强模型可解释性和地质特征化能力。结果显示，五个光谱仪器数据集对岩石样本在矿物成分和地质属性方面的特征化能力存在差异；此外，某些光谱技术在按成分区分样本方面表现不足。多区 HPLS 及其 VIP 强化模型为单一简约模型中的样本提供了更完整的无监督地质聚类。我们得出结论，多区 HPLS 模型在组合多模态光谱数据以提供更全面的组合复杂样本特征化方面是有效的，VIP 可降低 HPLS 模型复杂度，同时提高其数据可解释性。这些方法虽然应用于地质数据集，但可推广到化学和生物医学领域的广泛应用范围。
引用
@article{arxiv.2409.04466,
title = {Multi-block chemometric approaches to the unsupervised spectral characterization of geological samples},
author = {Beatriz Galindo-Prieto and Ian S. Mudway and Johan Linderholm and Paul Geladi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.04466},
year = {2025}
}
备注
To be published in Journal of Chemometrics. Manuscript (31 pages) and supporting information (30 pages)