随机森林算法在中药指纹图谱中的应用：以不同品牌夏桑菊颗粒指纹图谱分析为例

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1、随机森林算法在中药指纹图谱中的应用：以不同品牌夏桑菊颗粒指纹图谱分析为例　　[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，

2、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。　　[关键词]夏桑菊颗粒；指纹图谱；主成分分析；偏最小二乘法判别分析；随机森林　　ApplicationofrandomforestalgorithminfingerprintofChinesemedicine：　　differentbrandsofXiasangjugranulesasexample　　XIABohou，HUYuzhen，XIONGSu

3、hui，TANGJie，YANQingzi，LINLimei*　　（CollegeofPharmacy，KeyLaboratoryforQualityEvaluationofBulkHerbsofHunanProvince，Hunan　　EngineeringLaboratoryforPreventionandControlTechnologyofToxicSubstancesinChineseMedicine　　/CollaborativeInnovationCenterfortheprotectionandutilizationofChi

4、nesemedicineresources，Hunan　　UniversityofChineseMedicine，Changsha410208，China）　　[Abstract]ToestablisharandomforestalgorithmforidentifyingandclassifyingdifferentbrandsofXiasangjugranules，andprovideeffectivereferenceforidentifyingmultiindexcomplexfingerprint.HPLCmethodwasused

5、tocollectthefingerprintof83batchesofXiasangjugranulesfromdifferentmanufacturers.TheclassificationofXiasangjugranulessamplesbasedonchromatographicfingerprintswasidentifiedbychemometricmethodsincludingprincipalcomponentanalysis（PCA），partialleastsquaresdiscriminateanalysis（PLS

6、DA）andrandomforestanalysis（RF）.Thesuperiorityoftheabovethreechemometricmethodswascompared.Theresultsshowedthatthefingerprintsof83batchesofXiasangjugranuleswereestablishedinthisstudy.PCAcouldonlyexplicate56.52%variancecontributionrateandcouldnotcompletelyclassifythesamples；P

7、LSDAanalysiswassuperiortoPCA，explicating63.43%variancecontributionrateandcouldobtaincertainseparation；RFcouldwellclassifythesamplesinto3types，andthepredicationaccuracyoftheproposedmethodwas96.5%.Therefore，TheresultsindicatethatRFcombinedwithHPLCfingerprintcouldeffectivelyco

8、nstructtraditionalChinesemedicinequalitycontrolandanalysissystem.　　[Keywords]Xiasa