作为光谱分析的重要环节，如何从冗余、复杂的变量中选取特征变量直接决定了预测模型的性能，在实际特征选择过程中，通常从两方面考虑特征选择的合理性：一是对目标变量y的解释性，二是不同自变量x间的冗余性，前者是考虑变量自身或变量组合的预测性能，后者考虑变量间的冗余问题，如何在保证对模型性能的同时减少变量冗余对于提高模型精度、降低过拟合风险和提高模型泛化性十分重要。        本周分享连续投影算法（successiveprojectionsalgorithm，SPA），SPA算法2001年发表在ChemometricsandIntelligentLaboratorySystems期刊

系列文章目录近红外光谱分析技术属于交叉领域，需要化学、计算机科学、生物科学等多领域的合作。为此，在（北京邮电大学杨辉华老师团队）指导下，近期准备开源传统的PLS，SVM，ANN，RF等经典算和SG，MSC，一阶导，二阶导等预处理以及GA等波长选择算法以及CNN、AE等最新深度学习算法，以帮助其他专业的更容易建立具有良好预测能力和鲁棒性的近红外光谱模型。文章目录系列文章目录前言一、预处理算法二.使用教程1.搭建python环境2.引入库3.读入数据、预处理以及展示4.结果(以msc为例)总结前言NIRS是介于可见光和中红外光之间的电磁波，其波长范围为（1100∼2526nm。由于近红外光谱区与有

系列文章目录近红外光谱分析技术属于交叉领域，需要化学、计算机科学、生物科学等多领域的合作。为此，在（北京邮电大学杨辉华老师团队）指导下，近期准备开源传统的PLS，SVM，ANN，RF等经典算和SG，MSC，一阶导，二阶导等预处理以及GA等波长选择算法以及CNN、AE等最新深度学习算法，以帮助其他专业的更容易建立具有良好预测能力和鲁棒性的近红外光谱模型。文章目录系列文章目录前言一、预处理算法二.使用教程1.搭建python环境2.引入库3.读入数据、预处理以及展示4.结果(以msc为例)总结前言NIRS是介于可见光和中红外光之间的电磁波，其波长范围为（1100∼2526nm。由于近红外光谱区与有