食品欺诈

近年来，为了更好地鉴定食品，通过现代分析仪器所获得的数据种类和数量急剧增加。一些模式识别工具已经被开发来处理大量复杂的有效试验数据。应用最广泛的方法有主成分分析(PCA)、部分最小二乘判别分析(PLS-DA)、类模型方法(SIMCA)、k-最近邻分类算法(kNN)、平行因子分析(PARAFAC)和多元曲线分辨率-交替最小二乘分析(MCR-ALS)。然而，也有一些替代的数据处理方法，如支持向量机(SVM)、分类回归树(CART)和随机森林(RF)等，与传统的数据处理方法相比，显示出巨大的潜力和优势。在这篇文章中，作者解释了这些方法的背景，并回顾和讨论了这三种方法在食品质量和真实性领域的应用研究的报道。此外，作者声明清楚了在这一特定研究领域中使用的专业术语。