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Recursive feature elimination in Raman spectra with support vector machines

Frontiers of Optoelectronics 2017年第3期10卷 273-279页

作者： Bernd KAMPE Sandra KLOβ Thomas BOCKLITZ Petra ROSCH Jurgen POPP Institute of Physical Chemistry and Abbe Center of Photonics University of Jena Helmholtzweg 4 D-07743 Jena Germany InfectoGnostics Research Campus Jena Center for Applied Research Philosophenweg 7 07743 Jena Germany Leibniz-Institute of Photonic Technology Albert-Einstein-Straβe 9 D-07745 Jena Germany

The presence of irrelevant and correlated data points in a Raman spectrum can lead to a decline in classifier performance. We introduce support vector machine （SVM）-based recursive feature elimination into the field of Raman spectroscopy and demonstrate its performance on a data set of spectra of clinically relevant microorganisms in urine samples, along with patient samples. As the original technique is only suitable for two-class problems, we adapt it to the multi-class setting. It is shown that a large amount of spectral points can be removed without degrading the prediction accuracy of the resulting model notably.

关键词： feature selection Raman spectroscopy pat-tern recognition chemometrics

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