34、化学知识的数据挖掘与发现：DMOS系统的应用与优化

化学知识的数据挖掘与发现：DMOS系统的应用与优化

1. 数据挖掘技术概述

在化学领域的数据挖掘中，不同的数据挖掘技术适用于不同类型的数据集，没有一种通用的方法能适用于所有情况。因此，线性和非线性的数据挖掘技术都被应用于数据挖掘优化系统（DMOS）中，包括K近邻（KNN）、偏最小二乘法（PLS）、主成分分析（PCA）、Fisher判别分析（FDA）、人工神经网络（ANN）、遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）等，此外，一些实验室开发的新技术，如超多面体（HP）也被应用其中。

1.1 常见数据挖掘技术介绍

• PLS ：在化学计量学中，广泛用于对多变量测量之间的线性关系进行建模。
• PCA ：核心思想是在保留数据集尽可能多的变异信息的同时，减少由大量相关变量组成的数据集的维度。
• FDA ：一种线性降维技术，旨在最大化不同类别之间的分离度。
• KNN ：在大量分类问题中表现出色。
• ANN ：一种自适应系统，可用于对输入和输出之间的复杂关系进行建模，或在数据中寻找模式，在建模非线性关系方面备受关注。
• GA ：一种先进的优化技术，模拟自然界中的选择过程，在DMOS中，基于GA的算法用于在n维空间中搜索最优参数。
• SVM ：在机器学习活动中越来越受欢迎，包括分类、回归和异常值检测等，在处