基于余弦相似度的因子分析在食品成分检测中的应用

？余弦相似度聚类不但体现了向量之间的相似关系,而且包含了向量内部元素的变化状况。研究了以角距离余弦为相似度的动态聚类方法,探讨了该方法的原理,研究了该方法的具体算法步骤,并利用大米样品的近红外光谱数据进行了验证。结果表明,通过对49个大米样本的光谱数据进行余弦相似度聚类分析,得到了9个特征因子,经与大米蛋白质含量参比值回归,其标准差为0.3,平均相对误差为2.3%,相关系数为0.9548。