隨機森林算法在中藥指紋圖譜中的應(yīng)用:以不同品牌夏桑菊顆粒指紋圖譜分析為例
[Abstract]:The purpose of this study is to establish a random forest algorithm for identifying and classifying different brands of Xiasangju granules, and to provide an effective reference for the identification of complex fingerprints with multiple indexes. High performance liquid phase (HPLC) method was used to collect 83 samples from different brands of Xiasangju granule fingerprint, and to compare the different methods of principal component analysis, partial least squares discriminant analysis and random forest in dealing with complex data of different classification samples. The results showed that the fingerprint of 83 different brands of Xiasangju granules was successfully established in this study. Compared with different pattern recognition methods, principal component analysis can only explain 56.52% variance contribution rate, and can not completely classify samples. Partial least squares discriminant analysis is superior to principal component analysis and can achieve a certain separation and explain the total variance contribution rate of 63.43. The random forest method can divide the samples into three categories, and the accuracy of 10% cross-validation of the three types of samples is 96.5. Therefore, the random forest algorithm combined with HPLC fingerprint can effectively construct the quality control and analysis system of traditional Chinese medicine.
【作者單位】: 湖南中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院湘產(chǎn)大宗藥材品質(zhì)評價湖南省重點實驗室中藥有毒物質(zhì)防控技術(shù)湖南省工程實驗室湖湘中藥資源保護(hù)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】:國家“重大新藥創(chuàng)制”科技重大專項(2013ZX09201019) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金項目(20124323120004) 湖南省自然科學(xué)基金項目(13JJ4089) 湖湘青年科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺項目(2013) 湖南省十二五重點學(xué)科藥學(xué)學(xué)科項目 湖南中醫(yī)藥大學(xué)人才引進(jìn)項目(2014RS4009)
【分類號】:R286.0
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,本文編號:2410085
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