【高斯判别分析 sklearn】darkorange])defplot_results(X，高斯内核函数RBF511，高斯内核函数rbfimpportnumpyasnpimportmapplotlib 。pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfrommatplotlib . colorsimportlistedcolormapffromsklearn，预处理importstandardscalerfromsklearn，svmimportsvcffromsklearn ， pipelineinimport pipeline fromsklearn 。model _ selection mort train _ test _ split PLT，rcparams拉曼光谱/ -3/包括定性分析和定量分析，SERS光谱处理与识别包括光谱预处理、特征提取、特征分类(定性分析)和数学建模(定量分析)，由于拉曼光谱的低信噪比、被荧光背景淹没的微弱信号以及复杂体系中其他未知成分的干扰 ， SERS信号的自动识别极具挑战性，此外 ， 由于拉曼增强效应的稳定性，通过SERS来量化是非常具有挑战性的 。
借助于化学计量学，已有许多关于SERS在定量分析和模式识别中的应用的报道 。光谱预处理光谱仪采集的拉曼光谱包含荧光背景、探测器噪声、激光功率波动等干扰信息 。这些干扰信息并不能通过设备的改进完全消除，所以在利用光谱数据进行定性定量分析之前，要完成一个有效的预处理过程 。SERS光谱的预处理包括平滑去噪和基线校正 。在模式分类之前进行特征提取以实现定性，
1、「数据分类」15支持向量机(SVM1 。SupportVectorMachines (SVM)概述(1)支持向量机(SVM)是一种二元分类模型，是一类模型的总称，包括:①线性可分支持向量机；②线性支持向量机；③非线性支持向量机 。(2)核心思想:在训练阶段，在特征空间中找到一个超平面，该超平面可以(或试图)在其两侧分离训练样本中的正负样本 ， 并以该超平面为决策边界来判断输入样本的类别 。
(3)支持向量机的分类示意图如下:简而言之，SVM的原理就是在平面中寻找一条直线，使得这两个不同的样本点能够分开，并且尽可能地远离这条直线 。两类样本点之间的分类间隔用向量表示:支持向量机的目的是最大化R ， 等价于最小化||| w ||/2 。几何向量可以将运筹学中的最大分类区间问题转化为约束优化问题 。因为涉及太多复杂的公式，这里就省略了 。
2、降维算法之LDA(线性 判别降维算法LDA广泛应用于模式识别领域(如人脸识别、船舶识别等图形图像识别领域) ， 因此我们有必要了解其算法原理 。与PCA方差最大化理论不同，LDA算法的思想是将数据投影到低维空间后，使同类数据尽可能紧凑，不同类数据尽可能分散 。因此，LDA算法是一种有监督的机器学习算法 。同时 ， LDA有以下两个假设:(1)原始数据按样本均值分类 。
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