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主成分分析法 主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。
在统计学中,主成分分析(principal components ---ysis,墙面涂料配方分析,pca)是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,涂料,使得任何数据投影的大方差在1个坐标(称为主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略---主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的重要方面。但是,这也不是一定的,要视具体应用而定。
基础分类
按照结论来区分,分析可分为
定性结果
通俗的理解是——通过成分分析的手段得出被测物中主要包括的成分,概况的来说就是确定物质的组分。
定量结果
通俗的理解是——在确定被测物的定性组分之后,保温涂料配方分析,进行相应的定量分析,得出各种组分的分配比例。按照科学技术,定量分析只能做到---接近真实情况,但却无法100%---准确。
分析
定性半定量分析
这是许多材料成分分析实验中结论的常见情况,其定义在于——能基本确定被测物的组分,在定量上也有一定的参考值,但其值并不---(仅具备参考意义)。
污染物分析
这是特殊的成分分析,由一些具备较高成分分析技术实力第三方测试机构推出,用于分析被测物中出现的瑕疵或影响功能的特殊因素(例如透明屏幕的污点等)。
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关于服务
成分分析:通过多种大型仪器联用获得相关谱图,比对谱图数据库分析出组分及含量;
配方还原:通过产品各组分组成及其比例,分析出产品基础配方;
异物诊断:就产品中的异物,确定其主要组成成分,分析物质产生途径;
性能改进:针对产品常见的问题,通过分析基础配方找出相关性能差的原因并提出改进建议。
关于仪器
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