基于主成分分析和高斯混合模型的茶叶分类研究

采用气相色谱-质谱(GC-MS)和液相色谱(LC)方法,结合主成分分析(PCA)、高斯混合模型(GMM)对49个茶叶样本进行分类判别研究.通过PCA对茶叶的GC-MS信号进行特征提取,结合LC测得的茶多酚等10个变量,运用GMM对茶叶样本进行分类,训练集正确率为99.44%,预测集正确率为90.47%,结果表明该方法适用于茶叶的分类及品质评价.