基于分层聚类的黑色签字笔笔迹拉曼光谱研究

发布时间：2025-04-18 02:24

　　 提出一种结合分层聚类和判别分析对笔迹成分进行分类检验的方法。利用激光显微共聚焦拉曼光谱仪对收集的市面上常见的130支黑色签字笔笔迹样本进行检测。对测量数据进行Savitzky-Golay卷积平滑和Z-score标准化处理,利用组间连接法、组内连接法和离差平方和法三种分层聚类方法对数据进行分类,将三种聚类方法所得分类结果作为判别依据进行判别分析,检验聚类方法的正确率。结合聚类树状图与正确率,最终选择在分类数为4时原始分类结果正确率为100%、留一交叉验证分类结果正确率为98.5%的离差平方和法,提出了适用于黑色签字笔笔迹拉曼光谱数据的分层聚类方法和判别验证方法。

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【部分图文】：

图2 三种分层聚类方法结果

三种分层聚类方法定义的分类距离标准不同,所得出结果也存在着差异。为寻求最适合黑色签字笔笔迹样本拉曼光谱数据的聚类分析方法,分别使用三种分层聚类方法对经预处理后的数据进行聚类,聚类结果树状图见图2.由图可知,分层聚类将样本之间的相对距离映射为0、5、10、15、20的量化值,数字越....

图3 判别函数得分图

综合原始分类结果正确率和留一交叉验证分类结果正确率,选用离差平方和法作为聚类方法所得到的分类结果准确性较高且各分类数下分类情况较为稳定。由于当分类数大于4时,两种验证方法正确率逐步降低,既要保证分类足够细致又要保证分类正确率,因此选择的分类数应为正确率下降拐点处即应分为4类。为直....

图1 130支黑色签字笔笔迹样本拉曼光谱图

经预处理后,130支黑色签字笔笔迹样本拉曼光谱图见图1,由图可知,只有较小部分笔迹样品拉曼光谱图与其他样品明显区分开来,大部分样本谱图存在明显的交叉重叠现象。但不同样本之间特征峰波动差异情况较为显著,为进一步的区分提供了基础。分层聚类可分为Q型聚类分析和R型聚类分析,Q型聚类分析....

本文编号：4040373