python - 您如何对光谱数据执行 PCA？

Question

我有几个 .csv 形式的分子的光谱 (FTIR) 数据，我希望能够使用 Python 中的主成分分析 (PCA) 对这些分子进行可视化和分类。

有 9 个相关的 .csv 文件（每个分子一个）。在每个 .csv 文件中，有两列：波数（反厘米）和透射率 (%)。如何获取所有 9 个分子的数据，然后使用 PCA 进行可视化和分类？再次，在 Python 中？任何能够对多个信号数据执行此操作的教程或代码源的链接都将非常有帮助。

谢谢！

标签： pythonsignalssignal-processingpca

Answer 1

您可以读取它们并将它们合并到单个 Pandas Dataframe 中。

使用列中的波数和 9 行中的透射率，应用 PCA进行降维和可视化（示例）。

或者，您可以先从 9 个光谱（最大透射率、最小透射率、质心波长等）中提取特征，然后在此特征空间中应用 PCA（示例）。