S. V. Kucheryavsky, V. V. Panchuk, Yu. B. Monakhova, D. O. Kirsanov. Introduction to chemometrics. online edition, 2023. 372 pages

全文:

В сентябре 2023 года на сайте Российского хемометрического общества [1] размещена электронная версия учебника “Введение в хемометрику”. Книга доступна для свободного скачивания. Хемометрические методы и подходы сейчас стремительно набирают популярность как в аналитической химии, так и во многих смежных областях. Количество различных учебных материалов по хемометрике в настоящее время поистине огромно, однако число русскоязычных пособий по этой теме можно пересчитать по пальцам. Авторы поставили перед собой задачу восполнить этот пробел. Весь авторский коллектив – преподаватели российских и зарубежных университетов, поэтому в книге использован простой и доступный язык изложения с множеством практических примеров и без глубокого погружения в математические подробности методов хемометрики. Именно такой вариант изложения материала подходит для студентов и аспирантов химических и смежных специальностей, для которых знакомство с высшей математикой и линейной алгеброй заканчивается, как правило, на втором курсе обучения.

Одной из особенностей предлагаемого учебника является его практическая ориентированность. Например, изложение сути алгоритма проекций на латентные структуры без навыков его практического применения вряд ли будет полезно читателям, поэтому все описанные в учебнике хемометрические алгоритмы сопровождаются примерами вычислений и программным кодом, выполненным в среде R [2]. Приведенный код позволяет самостоятельно применять изложенные алгоритмы на практике, используя, например, свои собственные данные или примеры из учебника. Выбор именно R в качестве рабочей среды для этого учебника неслучаен. R доступен бесплатно для всех популярных платформ и очень востребован как инструмент для анализа и визуализации данных. Абсолютно все классические методы хемометрики и практически все самые последние разработки в этой области реализованы в виде подключаемых библиотек R, что избавляет пользователя от необходимости самостоятельно писать код для их реализации.

Учебник состоит из небольшого введения и шести глав. Рассмотрены все наиболее широко применяемые методы и подходы к обработке многомерных данных в химии: метод главных компонент, алгоритмы классификации (метод k ближайших соседей, SIMCA, логистическая регрессия, дискриминационный анализ), методы многомерной регрессии (регрессия по главным компонентам, проекции на латентные структуры), методы предварительной обработки данных и анализ независимых компонент. Кроме этого, первая глава дает подробное введение в методы прикладной статистики, необходимое для понимания многомерных методов.

Выбор в пользу открытой публикации в виде интернет-издания сделан авторами сознательно, чтобы обеспечить максимально широкую доступность материалов и способствовать популяризации хемометрических подходов к обработке и анализу данных среди самой широкой аудитории. Кроме того, такой вариант предполагает “открытую архитектуру” и дает возможность легко постепенно добавлять новые материалы к учебнику, поскольку большое количество тем современной хемометрики осталось “за кадром” этой первой версии книги. Этот учебник, несомненно, будет полезен в освоении предмета хемометрики всем заинтересованным читателям.

В.П. Колотов

参考

补充文件