曼努埃尔·乌尔巴诺·库阿德拉多;加西亚，冈萨洛·塞鲁埃拉;艾琳·卢克·鲁伊斯;戈梅斯·尼托，米盖尔·安格尔 基于指纹和相似性度量的长维化学数据聚类和筛选方法。 （英语） Zbl 1104.68600号 数学杂志。化学。 40，第1期，15-27（2006）. 摘要：本文提出了一种处理长维化学数据阵列的方法，旨在最大化分类模型。该方法基于指纹的构造和随后生成的相似矩阵。通过缩放过程对相似性计算进行了修改，以考虑变量所显示的不同重要性。将该方法应用于葡萄酒的光谱测量，并对几个方面进行了研究，即：构建指纹和模式时考虑的阈值、用于缩放的加权因子、归一化方法等。与使用原始数据获得的信息相比，将类类比的主成分分析和软依赖建模应用于相似矩阵，可以更好地对信息进行分类。 引用于1文件 MSC公司： 68吨10 模式识别、语音识别 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 93立方厘米35 多变量系统、多维控制系统 关键词：数据准备;相似性计算;指纹;群集;筛选 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛M.U.Cuadrado｝等人，数学杂志。化学。40，第1号，第15--27号（2006；Zbl 1104.68600） 全文： 内政部 参考文献： [1] Esbensen K.H.（2002）。多元数据分析——实践中。挪威Camo Process AS [2] Alis O.F.，Herschel R.（2001）《数学杂志》。化学。29: 127–142 ·兹比尔1051.93502 ·doi:10.1023/A:1010979129659 [3] Hagberg G.（1998）核磁共振生物识别。11:148–156·doi:10.1002/（SICI）1099-1492（199806/08）11:4/5<148:：AID-NBM511>3.0.CO；2-4 [4] McLachlan G.（1992）。判别分析和统计模式识别。纽约威利·Zbl 1108.62317号 [5] DE Maesschalck R.、Jouan-Rimbaud D.、Massart D.L.（2000）《化学》。智力。实验室系统。50: 1–18 ·doi:10.1016/S0169-7439（99）00047-7 [6] 马哈拉诺比斯P.C.（1936）Proc。自然科学研究所。印度12:49–55 [7] Leardi R.（2003）。化学计量学中的自然启发方法：遗传算法和人工神经网络。阿姆斯特丹爱思唯尔 [8] Trullos E.、Ruisanchez I.、Rius F.X.（2004）《趋势分析》。化学。23: 137–145 ·doi:10.1016/S0165-9936（04）00201-8 [9] Walczak B.、Massart D.L.（1997）《化学》。智力。实验室系统。36: 81–94 ·doi:10.1016/S0169-7439（96）00077-9 [10] Steiner J.、Termonia Y.、Deltour J.（1972）《分析》。化学。44: 1906–1909 ·doi:10.1021/ac60319a045 [11] Willet P.、Barnard J.M.、Downs G.J.（1998）《化学杂志》。Inf.计算。科学。38: 983–996 [12] D.H.Rouvray和A.T.Balaban，《图论的化学应用》。《图论的应用》，编辑R.J.Wilson和L.W.Beineke（学术出版社，伦敦，1979年）·兹比尔0453.05057 [13] Varmuza K.、Karlovits M.、Demuth W.（2003）《分析》。Chim公司。学报490:313–324·doi:10.1016/S0003-2670（03）00668-8 [14] Xue L.、Stahura F.L.、Godden J.W.、Bajorath J.（2001）《化学杂志》。Inf.计算。科学。41: 746–753 [15] Mazzatorta P.、Benfenati E.、Neagu D.、Gini G.（2002）《化学杂志》。Inf.计算。科学。42: 1250–1255 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。