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國工數(shù)據(jù)大腦之因子分析與LIMS系統(tǒng)的融合應(yīng)用
2021-08-12
行業(yè)新聞

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作者:國工智能實施團(tuán)隊—曹靜

前言

科技橫飛的時代,大部分實驗室管理系統(tǒng)(LIMS)都擁有數(shù)十上百的分析儀器設(shè)備,一臺儀器檢測數(shù)十個項目,實驗室的溫度、濕度、壓強(qiáng)與實驗結(jié)果的相關(guān)性越來越受人們的關(guān)注。國工智能實驗室管理系統(tǒng)融合了國工智能數(shù)據(jù)大腦平臺,平臺內(nèi)提供上百中統(tǒng)計學(xué)相關(guān)算法及機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對實驗室的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘,提高企業(yè)產(chǎn)品附加值及行業(yè)競爭力。本次案例就因子分析與實驗室LIMS系統(tǒng)相融合進(jìn)行探討及應(yīng)用舉例。

含義

 因子分析是指根據(jù)相關(guān)性大小把變量分組,使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高,但不同組的變量不相關(guān)或相關(guān)性較低,每組變量代表一個基本結(jié)構(gòu)—即公共因子。使用因子分析可通過評估變量之間的相關(guān)來評估數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),使用此分析可以將每個原始變量建模為這些底層因子的線性函數(shù)。

案例

某企業(yè)LIMS實驗室想了解溫度、濕度、壓強(qiáng)、實驗結(jié)果這四個因子之間的相關(guān)性,在不同的溫度、濕度、壓強(qiáng)下對同一個樣品進(jìn)行測試,得到7次實驗結(jié)果如表1所示,試分析不同的溫度、濕度、壓強(qiáng)、實驗結(jié)果的相關(guān)性大小。

溫度

濕度

壓強(qiáng)

實驗結(jié)果

20

58

70

40.32

22

54

75

39.16

24

50

80

37.25

26

46

85

36.01

28

44

90

34.74

30

40

95

34.03

32

36

100

33.89

1 不同溫度、濕度、壓強(qiáng)得到的實驗結(jié)果

要驗證溫度、濕度、壓強(qiáng)、實驗結(jié)果這四個因子之間是否存在相關(guān)性及相關(guān)性大小,因此可以采用因子分析進(jìn)行檢驗。

分析過程

使用國工數(shù)據(jù)大腦組件對國工實驗室系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取,直接訪問數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)集。


1 RDBMS讀取組件

使用集成好算法的因子分析組件進(jìn)行數(shù)據(jù)的因子分析處理,對組件參數(shù)進(jìn)行設(shè)置,變量字段配置為溫度、濕度、壓強(qiáng)、實驗結(jié)果,因為共有4個變量,所以要提取的因子數(shù)配置為2,單擊運行,從調(diào)試面板中查看分析結(jié)果。

 

2 因子分析組件及參數(shù)配置

分析結(jié)果

 

3 結(jié)果分析

檢查載荷模式,以確定對每個變量影響最強(qiáng)的因子。接近于-1或1的載荷表明因子對變量的影響非常強(qiáng)。接近0的載荷表明因子對變量的影響很弱。有些變量可能對多個因子施加高載荷。

非旋轉(zhuǎn)因子載荷通常很難解釋,因子旋轉(zhuǎn)簡化了載荷結(jié)構(gòu),并且使因子載荷更容易解釋。使用旋轉(zhuǎn)的因子載荷,可以得出如下結(jié)論:

濕度(0.998)和結(jié)果值(0.986)在因子1上具有較大的正載荷,溫度(0.999)、濕度(0.998)、壓強(qiáng)(0.999)和結(jié)果值(1)在因子3上具有較大的正載荷,所以這兩個因子共同解釋數(shù)據(jù)變異的0.999或99.9%。

LIMS系統(tǒng)相融合

 國工數(shù)據(jù)大腦平臺可直接獲取實驗室LIMS系統(tǒng)中的實驗數(shù)據(jù),直接將實驗數(shù)據(jù)對接到創(chuàng)建好的因子分析模型中,根據(jù)得出的結(jié)果分析溫度、濕度、壓強(qiáng)、實驗結(jié)果在因子1和因子2的相關(guān)性。

參數(shù)說明

 因子載荷:表示因子對變量的解釋程度。載荷范圍可以為-1到1,國工數(shù)據(jù)大腦因子分析組件會計算非旋轉(zhuǎn)因子載荷和旋轉(zhuǎn)因子載荷。

變量:分析研究對象的變量。

要提取的因子數(shù):因子數(shù)必須至少為1且不得超過總變量數(shù),為了取得最佳結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)中的每3個變量擁有的因子不得超過一個。例如,有12個變量,則最多提前4個因子。

方差貢獻(xiàn)率:使用方差貢獻(xiàn)率(%Var)可確定因子解釋的方差量。保留解釋可接受方差水平的因子。

方差(特征值):如果使用主分量提供因子,則方差等于特征值。可使用特征值的大小確定因子數(shù)。保留具有最大特征值的因子。

適用范圍

不同的變量選擇因子數(shù)之后,分析因子對變量的是否有影響。  

相關(guān)標(biāo)簽

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