复杂化学体系测量数据的主因子数估计方法的分类及进展

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复杂化学体系的数据解析中,估计主因子数是必要步骤,同时也是一个难题.目前存在多种各具特点的估计方法.对这些方法进行整理和归纳可为解决这一难题提供全局视角下的综合性信息,有助于进一步研究.本文结合本课题组的相关研究对主因子数估计问题进行了系统深入的分析;整理了近年来出现的各种估计方法,并将之分为三类,即经验方法、数学原理完备的方法以及统计方法,并对每类方法的特点和共性进行了分析和说明;归纳出第二类方法的基本原理. In the data analysis of complex chemical systems, estimating the number of principal factors is a necessary step as well as a difficult problem.At present, there are many kinds of estimation methods with different characteristics.These methods can be summarized and summarized to provide a global perspective for solving this problem Comprehensive information is conducive to further research.This paper combined with the relevant research of our group to conduct a systematic and in-depth analysis of the main factor number estimation problems; sorting out the various estimation methods appeared in recent years, and divided into three categories, Namely the empirical method, the mathematic principle complete method as well as the statistical method, and has carried on the analysis and the explanation to each kind of method the characteristic and the commonality; Summarizes the second kind of method basic principle.
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