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    基于Matlab的中藥主成分分析數(shù)學(xué)實驗教學(xué)案例

    2021-11-15 13:07董鴿閔建中陳立范王宏杰
    現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2021年34期
    關(guān)鍵詞:數(shù)學(xué)實驗主成分分析案例分析

    董鴿 閔建中 陳立范 王宏杰

    摘?要:本文探討醫(yī)學(xué)院校數(shù)學(xué)實驗課教學(xué)內(nèi)容與專業(yè)相結(jié)合的教學(xué)案例。以中藥專業(yè)為例,介紹了中藥專業(yè)中常用的主成分分析的統(tǒng)計方法,對10批三黃片樣品的成分含量進行主成分分析,運用Matlab7.0軟件進行計算,給出各主成分與原始成分的線性表達式和因子載荷陣,分析各主成分與原始成分的關(guān)聯(lián)程度以及各主成分在原始成分中所產(chǎn)生的作用,最后運用綜合評價函數(shù)計算10批樣品的F值,根據(jù)F值大小進行排序,對10批樣品進行綜合評價。

    關(guān)鍵詞:數(shù)學(xué)實驗;案例分析;Matlab;主成分分析

    中圖分類號:G4?????文獻標(biāo)識碼:A??????doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.34.068

    高等數(shù)學(xué)是許多醫(yī)學(xué)專業(yè)的必修課程,但理論性強,與專業(yè)知識銜接不夠緊密。數(shù)學(xué)實驗課程是聯(lián)系高等數(shù)學(xué)理論知識與專業(yè)實際應(yīng)用的橋梁,提高學(xué)生對高等數(shù)學(xué)知識的應(yīng)用能力和計算機技術(shù)應(yīng)用能力,培養(yǎng)學(xué)生的科研精神、創(chuàng)新意識和實際操作能力。在醫(yī)學(xué)院校中開始數(shù)學(xué)實驗課,課程內(nèi)容的選擇非常重要,不同的專業(yè)對數(shù)學(xué)知識的需求也不盡相同,因此數(shù)學(xué)實驗的內(nèi)容也要跟著進行相應(yīng)調(diào)整。以中藥專業(yè)為例,我們在基礎(chǔ)知識的基礎(chǔ)上,選擇了與中藥數(shù)理統(tǒng)計的案例,由于篇幅限制,我們僅舉例主成分分析模塊的數(shù)學(xué)實驗教學(xué)案例。

    1?主成分分析的步驟

    主成分分析是一種降維數(shù)據(jù)處理的方法,在人臉數(shù)據(jù)識別、基因數(shù)據(jù)列分析、食品成分分析、中藥成分分析等方面有著重要應(yīng)用。主成分分析的具體步驟如下:

    (1)設(shè)原始數(shù)據(jù)的樣本個數(shù)為n,有m個觀測指標(biāo)X1,X2,…,Xm,其中Xj=(x1j,x2j,…,xnjT,j=1,…,m,記矩陣X=(X1,X2,…,Xm),欲尋找可以概括m個觀測指標(biāo)綜合信息的綜合指標(biāo)Z1,Z2,…,Zm,滿足線性組合。

    Zi=a1iX1+a2iX2+…+amiXm,i=1,…,m,(1)

    其中:

    a1i,a2i,…,ami為常數(shù),i=1,…,m。

    (2)利用公式。

    (6)主成分的個數(shù)可以按照以下方法確定。

    方法一:若主成分的特征值λi≥1,則保留該主成分Zi,否則就去掉。

    方法二:若前p個主成分的累計貢獻率達到某一特定的值時(例如,以大于90%),則保留前p個主成分。

    (7)設(shè)已經(jīng)確定的主成分為Z1,…,Zp,選擇每個主成分的貢獻率ci作為權(quán)重,構(gòu)造綜合評價函數(shù)。

    F=c1Z1+c2Z2+…+cpZp(3)

    利用公式(1)得到這p個主成分的得分,再代入公式(3)求得每個樣品的F值。一般地,F(xiàn)值越大,表明該樣品的綜合評價效果越好,當(dāng)然還要根據(jù)各主成分的專業(yè)意義而定。

    2?三黃片成分含量的主成分分析案例

    三黃片具有清熱解毒,瀉火通便的功效。文獻利用HPLC 法分析了測定了不同廠家10 批三黃片的大黃素、大黃酚、鹽酸小檗堿和黃芩苷的成分含量,運用主成分分析和聚類分析的方法對10批樣品的成分含量進行分析評價,為三黃片質(zhì)量控制提供了依據(jù)。在運用主成分分析法時使用的是SPSS 24.0軟件,只給出了主成分特征值和貢獻率表格以及主成分得分圖。本文將采用Matlab7.0軟件對文獻中10批樣品的成分含量進行主成分分析,作為數(shù)學(xué)實驗課教學(xué)的案例,給出各主成分與原始成分的線性表達式和因子載荷陣,分析各主成分與原始成分的關(guān)聯(lián)程度以及各主成分在原始成分中所產(chǎn)生的作用,并運用綜合評價函數(shù)計算10批樣品的F值,根據(jù)F值大小進行排序,對10批樣品進行綜合評價,反映藥品質(zhì)量的高低。

    我們采用文獻的表1中來自不同廠家的10批三黃片的大黃素、大黃酚、大黃素和大黃酚總量、鹽酸小檗堿、黃芩苷五個成分含量測定數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù),構(gòu)成10行5列的矩陣,記作X。利用公式(2)對該矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得標(biāo)準(zhǔn)化之后的矩陣,記作SX,并求出其相關(guān)系數(shù)矩陣C.Matlab程序如下:

    X=[0.61 1.28 1.89 4.02 14.33;

    0.57 1.35 1.92 4.60 13.89;

    1.03 1.56 2.59 5.85 17.53;

    0.98 1.51 2.49 5.50 18.02;

    0.50 1.96 2.46 5.26 15.97;

    0.51 1.89 2.40 5.43 16.24;

    0.64 1.77 2.41 4.85 20.21;

    0.63 1.69 2.32 5.13 21.23;

    0.46 1.36 1.82 9.07 16.05;

    0.42 1.29 1.71 8.89 15.77];

    m=size(X,1);

    n=size(X,2);

    SX=zeros(m,n);

    for i=1:b

    SX(:,i)=(X(:,i)-mean(X(:,i)))/std(X(:,i));

    end

    接著計算矩陣C的特征值與特征向量,Matlab程序為:

    C=corrcoef(SX);

    [V,D]=eig(C);

    xlswrite('D',D)

    xlswrite('V',V)

    程序中的D為矩陣C的特征值,V為對應(yīng)的特征值向量。矩陣的特征值具體為λ1=2.6938,λ2=1.0168,λ3=0.8805,λ4=0.4089,λ5=1.11e-16。

    計算主成分的累計貢獻率,Matlab程序如下:

    for j=1:n

    DD(j,1)=D(n+1-j,n+1-j);

    end

    for i=1:n

    DD(i,2)=DD(i,1)/sum(DD(:,1));

    DD1(i)=DD(i,1);

    DD(i,3)=sum(DD1(1:i))/sum(DD(:,1));

    end

    T=0.9;

    for k=1:n

    if DD(k,3) >=T

    num=k;

    break;

    end

    end

    m1=size(V,1);

    PV=zeros(m1,num);

    for j=1:num

    PV(:,j)=V(:,n+1-j);

    end

    num

    PV

    DD

    將上述程序運行后得到num=3,這表明前3個主成分的累計貢獻率大于90%。DD的第1、2、3列分別為特征值、貢獻率、累計貢獻率。由DD的第3列可以看到,前3個主成分的累計貢獻率已經(jīng)達到91.82%,因此保留了前3個主成分信息。PV運行的結(jié)果表示矩陣C特征值λ1~λ3對應(yīng)的三個單位正交特征向量,將其代入公式(1)得到前3個主成分的線性表達式為:

    其中變量X1~X5分別為大黃素、大黃酚、大黃素和大黃酚總量、鹽酸小檗堿以及黃岑苷的含量。可以看出主成分1中大黃素、大黃酚、大黃素和大黃酚總量及黃岑苷的系數(shù)都大于0,與主成分1正相關(guān),鹽酸小檗堿的系數(shù)小于0,與主成分1負(fù)相關(guān);主成分2只有與大黃素與主成分2正相關(guān),其余都負(fù)相關(guān);主成分3除了與大黃酚負(fù)相關(guān),其余都正相關(guān)。

    運行下列運算程序可得到因子載荷矩陣Q:

    Q=zeros(m1,num);

    for i=1:n

    for j=1:num

    Q(i,j)=PV(i,j)*sqrt(DD(j,1));

    end

    end

    Q

    因子載荷矩陣Q的運行結(jié)果見表1,前3個主成分與原始成分的因子載荷陣如表1所示。主成分1中鹽酸小檗堿的因子載荷小于0,對主成分1產(chǎn)生負(fù)向影響,其余都大于0,大黃素、大黃酚、大黃素和大黃酚總量、黃芩苷這四個原始成分對主成分1產(chǎn)生正向影響。大黃素和大黃酚總量的因子載荷為0.9686,為高度相關(guān),說明與主成分1的聯(lián)系密切程度非常高。大黃素、大黃酚、黃芩苷與主成分1顯著相關(guān),說明與主成分1的聯(lián)系密切度高。鹽酸小檗堿的因子載荷為-0.5906,為顯著負(fù)相關(guān)。可見主成分1越大時大黃素、大黃酚和黃岑苷的含量也越高,而鹽酸小檗堿的含量越低。

    主成分2中大黃素的因子載荷大于0,對主成分2產(chǎn)生正向影響,其余都小于0,大黃酚、大黃素和大黃酚總量、鹽酸小檗堿、黃芩苷這四個原始成分對主成分2產(chǎn)生負(fù)向影響。大黃素的因子載荷為0.7144,與主成分2顯著相關(guān),說明與主成分1的聯(lián)系密切度高。大黃酚的因子載荷為-0.5971,與主成分2顯著負(fù)相關(guān)??梢娭鞒煞?越大時大黃素的含量越高,大黃酚、鹽酸小檗堿和黃岑苷的含量越低,而且大黃素和大黃酚總量越小。

    主成分3中大黃素、大黃素和大黃酚總量、鹽酸小檗堿和黃岑苷的因子載荷都大于0,這三個原始成分對主成分3產(chǎn)生正向影響,大黃酚的因子載荷小于于0,對主成分3產(chǎn)生負(fù)向影響。鹽酸小檗堿、黃芩苷的因子載荷分別是0.6726、0.5458,與主成分3顯著相關(guān),說明與主成分3的聯(lián)系密切度高??梢娭鞒煞?越大時大黃素、鹽酸小檗堿和黃岑苷的含量越高,大黃酚的含量越低,但大黃素和大黃酚總量仍然越大。

    根據(jù)公式(1-3)計算綜合評價函數(shù)F, 并進行排序, Matlab程序如下:

    score=SX*PV;

    for i=1:m

    F(i,1)=score(i,:)*DD(1:3,2);

    F(i,2)=i;

    end

    Fscore=[score, F];

    disp('各主成分得分、F值及排序(按第4列的F值進行降序排列,前3列為個各成分得分,第5列為三黃片的品種)。

    F_sort=sortrows(Fscore,-4)

    運行程序后可得到不同生產(chǎn)廠家的各成分的F值,并進行排序,結(jié)果見表2。三黃片10批樣品從高到低的排序的編號為:S3、S4、S7、S8、S5、S6、S1、S2、S9、S10??梢钥闯鯯3、S4的F值比較接近,S7和S8的F值接近,S5與S6的F值接近,S1、S2的F值接近,S9、S10的F值接近,這與文獻聚類分析的結(jié)果一致。S3-S8的F值都大于0,說明樣品的品質(zhì)較高。最后可以根據(jù)樣品的編號再確定對應(yīng)實際廠家所生產(chǎn)的三黃片的質(zhì)量。

    3?結(jié)束語

    數(shù)學(xué)實驗是聯(lián)系數(shù)學(xué)知識和醫(yī)學(xué)問題的橋梁,通過數(shù)學(xué)軟件把數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論知識、計算機技術(shù)和醫(yī)學(xué)實際問題有效的結(jié)合,能夠激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用能力,如何更好地開展醫(yī)學(xué)院校的數(shù)學(xué)實驗課程教學(xué)是我們將不斷探索的問題。

    參考文獻

    [1]董鴿,徐方勤.淺談與計算機專業(yè)相結(jié)合的高等數(shù)學(xué)教學(xué)改革[J].科教文匯,2018,(4):67-69.

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    [6]崔新剛,王穎瑩,王新勝,等.基于主成分分析和聚類分析的不同廠家三黃片質(zhì)量分析[J].中國民族民間醫(yī)藥,2020,29(16):36-40,43.

    [7]史周華,張雪飛.中醫(yī)藥統(tǒng)計學(xué)[M].北京:科學(xué)出版社,2009.

    基金項目:2020年上海健康醫(yī)學(xué)院師資百人庫計劃項目“統(tǒng)計方法在中草藥分析中的應(yīng)用”(B3020020311084)。

    作者簡介:董鴿(1980-),女,漢族,江蘇泰州人,理學(xué)博士,上海健康醫(yī)學(xué)院副教授,主要從事數(shù)學(xué)教學(xué)研究。

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