摘要:
该研究旨在建立随机森林算法鉴别和分类不同品牌夏桑菊颗粒,为多指标的复杂指纹图谱的鉴别提供有效的参考。采用高效液相法采集83批不同品牌的夏桑菊颗粒指纹图谱,比较主成分分析、偏最小二乘法-判别分析、随机森林等方法在处理不同分类样品复杂数据时的不同。结果表明本研究成功建立了83批不同品牌夏桑菊颗粒的指纹图谱;经过不同模式识别方法比较可得,主成分分析分析只能解释56.52%的方差贡献率,同时不能完全将样品分类;偏最小二乘法-判别分析优于主成分分析的结果,能达到一定的分离,解释总体方差贡献率63.43%;而随机森林法能够很好的将样品分为3类,且3类样本的10折交互验证准确率达到96.5%。因此,随机森林算法联合HPLC指纹图谱能够有效构建中药质量控制和分析体系。
