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主成分分析法的基本原理
主成分分析法的基本原理
主成分分析法是一种降维的统计方法,它借助于一个正交变换,将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量,这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵,pm光刻胶成分分析,在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系,使之指向样本点散布开的p个正交方向,然后对---变量系统进行降维处理,使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统,再通过构造适当的价值函数,进一步把低维系统转化成一维系统。
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,也是数学上处理降维的一种方法。主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性(比如p个指标),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来p个指标作线性组合,聚氨酯光刻胶成分分析,作为新的综合指标。---的做法就是用f1(选取的1个线性组合,即1个综合指标)的方差来表达,即va(rf1)越大,表示f1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的f1应该是方差大的,故称f1为1主成分。如果1主成分不---代表原来p个指标的信息,再考虑选取f2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,f1已有的信息就不需要再出现再f2中,用数学语言表达就是要求cov(f1,f2)=0,则称f2为2主成分,依此类推可以构造出3、4,……,p个主成分。
成分检测
成分测试是指通过用光谱,色谱,质谱,能谱,光刻胶,热谱等来测试该样品。成分分析(包含成分检测、成分测试项目)是通过谱图对未知成分进行分析的技术方法,因该技术普遍采用光谱,色谱,能谱,热谱,质谱等谱图。常用于配方分析,工业诊断,元素/离子分析,纯度分析等方面。其技术领域覆盖于:高分子行业(塑料、橡胶、塑胶、等);精细化学品(印染助剂、催化剂等);胶黏剂行业等。
应用领域:
1.常规分析:通过对样品进行常规的成分分析,tcl光刻胶成分分析,了解样品配方体系,可作为技术开发前期的重要支撑,一般分析周期为10个工作日。
2.---需求分析:通过对精细化学品类样品进行详细的成分分析,得到---度高于常规分析的定性或定量结果,适用于为关键技术开发项目提供前中期支撑,或者用于复杂样品分析。一般分析周期为15个工作日。
3.对比分析:通过对目标样品和自身样品进行对比的成分分析,了解两者之间的差异,可作为样品改进的重要参考,一般分析周期为10个工作日。
通过配方分析得到的配方就能够生成出产品了?
这是很多人的一个错误认识,其实很多产品不是单单得到其配方就能生产出一模一样的产品来的,其中涉及的内容很多很多,产品生产过程中涉及到比如产品原材料供应商的不同、生产过程中的工艺问题、原料之间的化学反应先后次序等等---的问题,这些都有可能导致生产出“错误”的产品。
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