Multivariate Pattern Recognition in Chemometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science, Ltd.

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-09-01

价格:USD 108.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780444897848

丛书系列:

图书标签:

• Chemometrics
• Multivariate Analysis
• Pattern Recognition
• Data Analysis
• Machine Learning
• Statistical Modeling
• Chemometry
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• Data Science
• Quantitative Analysis

《多变量模式识别与化学计量学：深度解析与应用》 在现代科学研究的浩瀚图景中，化学计量学作为一门连接化学测量与统计分析的桥梁，扮演着至关重要的角色。而在这门学科内部，多变量模式识别更是解锁复杂数据集背后隐藏信息、揭示物质本质的关键钥匙。《多变量模式识别与化学计量学：深度解析与应用》一书，将带领读者踏上一段探索化学计量学核心方法的旅程，重点聚焦于如何利用多变量数据分析技术，从纷繁的化学信号中提炼出有价值的模式与规律。 本书并非对已有研究成果的简单罗列，而是致力于为读者构建一个坚实的理论框架，并辅以详实的案例分析，使读者能够深刻理解多变量模式识别在化学领域的实际应用。全书围绕着如何从高维度的化学数据（如光谱、色谱、质谱等）中有效地提取信息展开，深入探讨了各类核心算法的原理、优势与局限性。 核心内容概述： 数据预处理与降维： 任何复杂数据的分析都始于恰当的预处理。本书将详尽介绍如何应对化学数据中常见的噪声、基线漂移、散射效应等问题。在数据预处理的基础上，本书将重点阐述多种数据降维技术，包括主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、多维尺度分析（MDS）等。读者将学习如何通过这些技术，将原始的高维数据投影到低维空间，从而抓住数据的主要变异性，减少计算负担，并可视化数据的内在结构。特别地，PCA将作为核心章节进行深入剖析，从其数学原理到在化学计量学中的各种应用场景，如样品分类、异常值检测、化学指纹识别等，都将一一呈现。 监督式学习方法： 当我们拥有带有已知标签（例如，样品类别、活性强度等）的数据时，监督式学习方法显得尤为重要。本书将深入介绍多种强大的监督式回归与分类模型。 回归模型： 线性回归、偏最小二乘回归（PLS）、支持向量回归（SVR）等经典回归方法将得到详尽阐述。读者将学习如何构建预测模型，例如预测化合物的浓度、物质的含量，或者材料的性能。PLS作为化学计量学中最常用的回归方法之一，将是重点讲解的对象，包括其核心算法、模型评估指标以及在定量分析中的实际应用。 分类模型： 逻辑回归、支持向量机（SVM）、判别分析（DA）以及各种基于树的模型（如决策树、随机森林）将一一呈现。读者将学会如何根据化学数据将样品进行分类，例如区分不同种类的生物样本、检测产品是否合格，或识别样品来源。 无监督式学习方法： 在缺乏先验知识的情况下，无监督式学习方法是发现数据内在结构和模式的有力工具。本书将详细介绍聚类分析（如K-means、层次聚类、DBSCAN）以及更复杂的无监督降维技术。读者将学会如何根据数据的相似性将样品分组，发现潜在的化学现象或物质群落。 模型评估与选择： 构建模型只是第一步，如何评估模型的性能并选择最优模型是至关重要的。本书将系统介绍各种模型评估指标（如均方根误差、准确率、召回率、F1分数等），并深入探讨交叉验证、自助法等模型验证技术。读者将学习如何客观地评价模型的泛化能力，避免过拟合，并最终选择最适合特定化学问题的模型。 应用案例与实践指导： 理论知识的掌握需要通过实践来巩固。本书将收录一系列来自不同化学领域的真实案例，涵盖但不限于： 食品科学： 利用光谱数据识别食品掺假、评估食品品质。 药物化学： 基于分子结构数据预测药物活性，辅助新药研发。 环境监测： 通过水质、空气质量数据识别污染源，预测环境变化。 材料科学： 分析材料的结构与性能数据，优化材料设计。 生物医学： 利用生物标志物数据进行疾病诊断与分型。 每个案例都将详细阐述数据来源、选择的分析方法、模型构建过程、结果解释以及最终的实际意义，力求让读者能够触类旁通，将所学知识应用于自己的研究领域。 本书特色： 深入的理论讲解： 摒弃浅尝辄止的描述，对每种算法的数学原理和统计基础进行深入剖析，帮助读者理解“为什么”和“如何做”。 丰富的实例驱动： 通过大量的实际化学计量学案例，展示多变量模式识别技术的强大能力和广泛应用。 强调实践操作： 旨在赋能读者，使其能够独立地运用这些技术解决实际问题。 循序渐进的学习路径： 从基础的数据处理到复杂的模型构建与评估，提供了一条清晰的学习路径。 《多变量模式识别与化学计量学：深度解析与应用》是一本面向化学、化学工程、生物科学、材料科学、环境科学以及相关交叉学科的研究人员、研究生和高年级本科生的重要参考书。无论您是初次接触多变量数据分析，还是希望深化对化学计量学方法的理解，本书都将是您不可或缺的助手，帮助您驾驭海量化学数据，发掘科学新知。

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这本书的写作风格简直是为那些既想深入理解理论又渴望掌握实践操作的读者量身定做的。它不像一些教科书那样，堆砌了大量的数学公式，让人望而却步；也不像一些操作指南那样，只告诉你“怎么做”而不告诉你“为什么”。《Multivariate Pattern Recognition in Chemometrics》巧妙地找到了一个平衡点，它在引入复杂概念时，总会辅以直观的类比和图形化的解释，使得抽象的数学模型变得生动易懂。例如，书中对降维技术的阐释，就仿佛在引导我们穿过一片迷雾，逐渐拨开云雾见日出，清晰地展现出数据的本质结构。我印象深刻的是，书中在讲解每一种多变量分析方法时，都会详细讨论其在不同化学领域的应用案例，从食品安全检测到药物研发，再到环境监测，这些真实世界的应用场景，极大地增强了理论的实践指导意义，让我能够将学到的知识直接应用于自己的研究中。此外，本书对数据预处理的重视也值得称赞，它清晰地指出了数据质量对后续模式识别结果的决定性影响，并提供了一系列实用的预处理策略。总的来说，这是一本能够激发读者好奇心，并且真正帮助读者解决实际问题的优秀教材。

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这本《Multivariate Pattern Recognition in Chemometrics》简直是一次思想的盛宴，让我对化学计量学领域的研究方式产生了颠覆性的认识。在我拿到这本书之前，我对多变量模式识别的概念停留在模糊的图像识别和信号处理层面，以为它更多地与计算机科学或工程学相关。然而，这本书以其严谨而又富有洞察力的视角，将多变量数据分析的强大力量深入浅出地呈现在了化学计量学的语境下。它没有一开始就抛出晦涩难懂的公式，而是循序渐进地引导读者理解为何需要多变量方法，在化学分析中，我们面对的数据往往是多维度的，单一变量的分析如同盲人摸象，无法捕捉到数据背后隐藏的复杂关联和微弱信号。本书通过大量生动的案例，如光谱数据、色谱数据等，展示了如何利用主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）等核心技术，从海量数据中提炼出关键信息，识别出隐藏的化学模式，进而实现更准确的定性、定量分析，甚至预测化学反应的走向。我尤其欣赏书中对这些方法的理论基础和实际应用的详细阐述，它不仅仅是罗列算法，更重要的是解释了算法背后的思想和在化学问题中的适用性。读完后，我感觉自己像是获得了一双能够“看见”数据深层结构的眼睛，对化学数据的理解提升到了一个新的维度。

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这本书给我最大的惊喜在于它对“模式”这个概念在化学计量学中的深刻解读。我之前以为模式识别就是找规律，但这本书告诉我，在化学领域，这种“规律”往往隐藏在多维度的传感器读数、光谱信号或者色谱峰中，它们共同指向一个化学实体、一个反应过程或者一个质量状态。作者通过生动且深入浅出的方式，将那些看似杂乱无章的数据转化为清晰可辨的“图谱”，就像一位经验丰富的侦探，从纷繁的线索中梳理出案件的真相。《Multivariate Pattern Recognition in Chemometrics》不仅教会了我如何运用各种统计工具，如独立成分分析（ICA）、因子分析等，去“发现”这些模式，更重要的是，它引导我去“理解”这些模式背后的化学意义。书中对模型鲁棒性、泛化能力以及过拟合的防范策略的讲解，也让我认识到，一个好的模式识别模型，不仅仅是数学上的完美，更是对化学现实的忠实反映。我尤其喜欢书中关于如何解读模型输出，例如主成分得分图、载荷图，以及如何利用它们来识别异常值、区分样品类别等章节，这让我感觉自己不再是被动地使用工具，而是能够主动地与数据进行对话。

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我一直对化学计量学中处理复杂数据集的方法感到好奇，而《Multivariate Pattern Recognition in Chemometrics》这本书恰好满足了我的需求。它并非简单地罗列各种算法，而是深入探讨了多变量模式识别的核心思想——如何从高度相关的、多维度的数据中提取出有意义的模式。书中对不同类型的化学数据，例如光谱（UV-Vis, IR, Raman）、色谱（GC, HPLC）等，如何应用多变量技术进行分析的讲解，给我留下了深刻的印象。它不仅介绍了常用的降维技术，如主成分分析（PCA），还详细阐述了预测模型，如偏最小二乘（PLS）和支持向量机（SVM）在化学问题中的应用。尤其让我受益匪浅的是，书中对模型选择、模型验证以及模型可解释性的讨论。它强调了构建模型不仅仅是为了获得预测结果，更重要的是理解模型所揭示的化学本质。通过对不同算法的优缺点以及适用场景的对比分析，我能够更明智地选择适合特定化学问题的工具。这本书帮助我建立了一个更全面的多变量数据分析的框架，为我今后的科研工作提供了宝贵的理论指导和技术支持。

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拿到《Multivariate Pattern Recognition in Chemometrics》这本书，我原本预期会是一本枯燥的理论堆砌，但实际阅读体验却大相径庭。作者以一种非常流畅且引人入胜的叙事方式，带领读者一步步走进多变量数据分析的奇妙世界。书中的章节组织非常有逻辑性，从基础概念引入，到核心算法详解，再到实际案例应用，层层递进，让我在不知不觉中掌握了复杂的知识。我非常欣赏书中对于不同算法之间的比较分析，它并没有简单地介绍每个算法，而是深入探讨了它们各自的优势、劣势以及最适合的应用场景。例如，在讲解分类和回归模型时，作者就详细对比了判别分析、逻辑回归、神经网络等方法的异同，并结合具体化学问题给出了选择建议。这一点对于我这样的初学者来说尤为重要，能够避免在众多方法中迷失方向。此外，书中还包含了大量图示和表格，将抽象的数学概念可视化，极大地降低了阅读难度，也加深了理解。阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在参与一场关于数据和化学奥秘的探索之旅。

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