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摘要
建立了差分拉曼光谱技术结合K-means聚类法对牙膏快速分类的方法。对37个牙膏样品编号，将其分别涂抹于载玻片上，晾干，使用差分拉曼光谱仪进行扫描。调用R语言软件中fpc、factoextra、cluster数据库中的na.omit和scale函数对37个牙膏样品的差分拉曼光谱数据进行标准化处理，利用手肘法和Gap Statistic算法优化聚类数。在最佳聚类数为4的条件下，通过K-means聚类法对牙膏样品进行分类，并使用层次聚类分析法进行验证。结果显示，37个牙膏样品被分为4类，并且两种方法的分类结果一致。
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单位中国人民公安大学; 中国刑事警察学院
