Algoritmo das Projeções Sucessivas Para Seleção de ... - PPGQ

Capítulo III. Classificação de óleos vegetais
3.3.3. Procedimento analítico
Antes do registro dos espectros, as amostras foram diluídas com álcool n-
butílico (99 % m/m) na proporção de 1:300 (v/v).
Inicialmente, o álcool n-butílico foi aspirado com o auxilio da bomba
peristáltica e o espectro do branco foi obtido. Posteriormente, cada amostra de óleo
diluída foi aspirada e o espectro foi registrado na região de 220 nm a 400 nm, com 1
nm de resolução. Cada espectro resultante apresentou 181 pontos (variáveis).
3.3.4. Tratamento dos dados e softwares
Antes da construção dos modelos, os dados foram divididos em três
subconjuntos (treinamento, validação e teste) com o uso do algoritmo Kennard-
Stone (KS) [95] . Nesse algoritmo, as distâncias euclidianas entre os vetores das
respostas instrumentais (x) das amostras selecionadas são maximizadas.
Para uma melhor compreensão da forma como o algoritmo KS executa a
busca por amostras mais representativas para o conjunto de treinamento, uma
representação gráfica simplificada pode ser encontrada na figura abaixo. Os
detalhes de cada passo são apresentados em seguida.
Figura 3.2. Representação gráfica do mecanismo de busca do algoritmo KS com três amostras
selecionadas.
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