光谱学中的变量选择方法

近红外（NIR）光谱技术已越来越多地在石化、制药、环境、临床、农业、食品和生物医学部门等各个领域作为分析工具被采用。一个样品的NIR光谱通常由现代扫描仪器在数百个等距波长上测量。在NIR光谱化学测量学中遇到的大多数数据集中，大量的光谱变量往往使因变量的预测不可靠。最近，人们付出了相当大的努力来开发和评估不同的程序，以客观地识别提供有用信息的变量和/或消除主要包含噪声的变量。