9、Python 高光谱分析工具（PyHAT）简介

Python 高光谱分析工具（PyHAT）简介

1. 混合模型与回归结果可视化

在光谱分析中，预测测试集的成分含量准确性至关重要。以预测 SiO₂ 重量百分比为例，混合偏最小二乘（PLS）模型在整体上比单独的 PLS 或最小绝对收缩和选择算子（LASSO）模型更准确，表现为均方根误差（RMSE）更低。

为了构建混合子模型，需要重复交叉验证过程，找到每个子模型的最佳设置。首先使用一个涵盖全值范围的初始模型作为初步猜测，以此确定用于最终预测的子模型。这种混合子模型方法与集成方法有相似的优点。

PyHAT 的原位图形用户界面（GUI）具备绘制回归结果的能力，还能自动计算 RMSE，这是衡量回归模型准确性的标准指标。通过比较优化的 PLS 和 LASSO 模型结果与多个 PLS 子模型混合的结果，可以明显看出混合子模型的 RMSE 更低，准确性更高。

2. 数据探索示例

2.1 数据预处理

在 Jupyter Notebook 中使用 PyHAT 进行数据探索时，首先要对数据进行加载、掩膜和归一化处理。以下是数据预处理的流程：
1. 加载数据。
2. 对数据进行掩膜操作。
3. 对掩膜后的数据进行归一化处理。

2.2 降维方法选择

GUI 为用户提供了多种降维算法供选择，包括主成分分析（PCA）、局部线性嵌入（LLE）、t - 分布随机邻域嵌入（t - SNE）以及两种独立成分分析（ICA）方法：“快速 ICA”和“特征矩阵联合近似对角化（JADE）ICA”。在本示例中，我们选择使用 PCA 和 t - SNE。

2.3 PC