主成分分析是对于原先提出的所有变量,删去多余、重复的变量(关系紧密的变量),建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关。PCA分析的过程就是信息浓缩的过程。在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性,PCA分析可以用比较少的...
Type:对应模型中的具体类型,如 PCA, PLS-DA, OPLS-DA 等等,本例中选用的是 PCA 分析。 A:该模型中 Q2(cum) 值最高时主成分对应的数量,此时只显示出第 1 个;需要着重一提的是,A 这里的数值并不是表示该模型中所有主成分的数量,实际是有多少个变量,就可以有多少个主成分,但是软件根据 Q2(cum) 指标判...