主成分

用spss做的主成分分析，中提取出一个主成分。贡献率92%。这个还有必要用主成分分析吗?咋分析呢？求老师指点。我才开始接触主成分分析

请问加校正因子主成分自身对照法中待测成分对照溶液含量是已知的吗？还是对照溶液就只作为定位作用的？杂质对照品与内标物计算的校正因子可以直接代入后面的计算的吗？

求教下大家什么是主成分自身对照法，最好是给个具体例子。百度知道的解释我看得不怎么懂。

主成分分析和因子分析的区别 1，因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成 个变量的线性组合。 2，主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之 间的协方差。 3，主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设。因子分析的假 设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specific factor）之间也不相关，共同 因子和特殊因子之间也不相关。 4，主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分 一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不到的因子。 5，在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特 征值大于1的因子进入分析），而指 定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量 就有几个主成分。 和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有 优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于 使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个 新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主 成分分析。当然，这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。 总得来说，主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前 ，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分 析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data),b,和cluster analysis一 起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可 能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。（reduce dimensionality）d,在多元回 归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理共线性 。 在算法上，主成分分析和因子分析很类似，不过，在因子分析中所采用的协方差矩阵的 对角元素不在是变量的方差，而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的 部分。）。

在文献上看到有对三维荧光数据矩阵进行主成分分析，然后用主成分得分进行投影的内容，不知道对于一个三维荧光光谱（数据为一个两维的数据矩阵）是怎么得到主成分得分的。 以前一般做的都是针对一维数据的主成分分析，一个样本的数据就是一个行向量，把N个样本放在一起组成一个二维矩阵然后进行主成分分析。 对于二维的不知道是什么情况，是怎么得到单个三维荧光光谱的主成分得分的

有谁知道铷珠的成分是啥？工艺如何？谢谢！

如题，液相色谱中，主成分在该杂质的最大吸收波长下是有吸收的，该杂质在此条件下出峰都正常。改换流动相之后，主成分出峰。如果在原条件下进行分析会对该杂质的检测结果有何影响吗？主成分一定要出峰吗？

有关物质的含量测定时，有杂质对照品法，不加校正因子的主成分自身对照测定法，加校正因子的主成分自身对照测定法，本人一直不明白的地方是：加校正因子的主成分自身对照测定法有什么用呢？求算校正因子就得有杂质对照品，那既然有了杂质对照品，为什么不直接用杂质对照品法而非要拐弯抹角地用加校正因子的主成分自身对照测定法呢？求解……

主成分自身对照法测定杂质含量是将供试品溶液中的杂质峰面积与稀释后的自身对照溶液中主峰峰面积进行相比得到，这里的自身对照是将主峰当作了杂质的参比去计算？还有为什么杂质峰面积与主峰峰面积的比值就是杂质的百分含量？这一点一直想不明白，我想的是杂质峰面积/(总杂峰面积+主峰峰面积)

现在需要对近红外光谱进行主成分分析，提取主成分，如何做，用什么软件，哪位大神能够教下小弟比如用matlab软件的话，怎么用？

我想请教关于主成分分析法方面的详细而好理解 的资料，我有关于这方面的书，但是并没有理解透，所以希望各位赐教下，谢谢[em61]

近红外光谱数据需要进行主成分分析，如何分析，用什么软件哪位大神能够详细说下过程，万分感激比如用matlab软件的话 ，怎么用？

我们在方法考察的时候发现有未知峰产生，对主成分和未知峰进行质谱分析，主成分分子量为369，未知杂质为355，后面对两个成分进行碎裂，主成分的碎片分子量分别为124，130，158，170，295，未知杂质的碎片分子量有124，144，170，172，295，麻烦帮忙分析下这个碎片有可能是什么结构，主要是未知杂质的。[img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/07/202007090700013804_321_3860760_3.png[/img][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/07/202007090700016398_2033_3860760_3.png[/img][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/07/202007090700021177_6207_3860760_3.png[/img][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/07/202007090700024981_9266_3860760_3.png[/img][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2020/07/202007090700030956_1648_3860760_3.png[/img]

实验室中，中药中的主成分主要是通过柱子分离，那么药厂是怎么分离的呢？也是过柱子？

各位老师：近期我用安捷伦GC-Q-TOF-MS做了不同产地的某药材的挥发油，现需对所测数据进行主成分分析，有如下问题请各位老师赐教：1.安捷伦的气相色谱-四极杆-飞行时间质谱仪所测数据应当导出为何种格式，才能导入SPSS软件进行主成分分析，具体当如何操作？.2.安捷伦新推出了MPP(mass profiler professional)，即质谱数据差异分析软件，不知道是否有老师有相关教程进行聚类分析？

[font=宋体][size=10.5000pt]异味物质含量有大有小，是优先分析主成分峰吗？[/size][/font]

[color=#444444]近期我用安捷伦GC-Q-TOF-MS做了不同产地的某药材的挥发油，现需对所测数据进行主成分分析，有如下问题请各位老师赐教：[/color][color=#444444]1.安捷伦的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]气相色谱[/url]-四极杆-飞行时间质谱仪所测数据应当导出为何种格式，才能导入SPSS软件进行主成分分析，具体当如何操作？.[/color][color=#444444]2.安捷伦新推出了MPP(mass profiler professional)，即质谱数据差异分析软件，不知道是否有老师有相关教程进行聚类分析？[/color]

主成分的响应因子比已知杂质的响应因子小，2者相差较大，如何定量呢？已知杂质 Response Factoru/mL 5 11.5 10 12.3 30 23.9 50 31.8 80 36.5 100 36.4 主成分 5000 mcg/mLmcg/mL Peak Area 28679 Resp Factor 5.7 现有的方法，是用已知杂质对照品，来定量样品中的杂质含量。。响应因子相差较大，是否造成计算出的结果偏小？？

我初步了解主盐成分及主要成分可采用电位滴定仪可解决，还不知有哪些分析仪器更适用；还有若要检测镀液中的杂质成分，主要是金属杂质离子及酸根等其它杂质成分，需要采用什么仪器好些，这些仪器在镀液分析中的应用是否成熟等等……。当然若一种仪器能同时分析两种需求是最好了。还望大家赐教，谢谢！

醋纤面料的成分，要不要一定标注三醋纤和二醋纤，大家注意成分标示了吗？

目前有土壤重金属污染相关的数据，只做了简单的PCA定性分析污染源，想做污染源对各金属的具体贡献量网上看了些绝对主成分/多元线性回归资料，还是不懂有没有懂具体操作的老师，最好是采用SPSS谢谢！

铝土矿中主成分的X射线荧光光谱分析[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=115796]铝土矿中主成分的X射线荧光光谱分析[/url]

想问一下酒店用沐浴液 洗发水 之类的，需要不需要标注化妆品成分表

[b][font=Times New Roman]最近翻看我那个便携式近红外的说明书，全英文的，没中文，有关于：Principal Component Analysis:主成分分析[/font][/b][font='Times New Roman','serif'][/font][b][font='Times New Roman','serif']Calculating and viewing score plots:计算和阅读（？？）分值图[/font][font='Times New Roman','serif'][/font][/b][font='Times New Roman','serif']PCA is a method for reducing the 100 variables (wavelength data) in each spectrum down to just a few important variables. These variables are often referred to as latent variables, principal components, factors, eigenvectors, etc, and are vectors. This manual will refer to them as PC’s. The dot product of these vectors with the spectral data yields scalars called “PC scores”. Unknowns can be identified by comparing the PC scores of unknown materials to those of the model. PCA是将每一光谱100个变量（波长数据）减少（reduce？？）到仅几个重要变量的一种方法。这些变量通常称为隐变量、主成分、因子、特征变量等，都是向量。在本手册中将称为PCs。光谱数据的这些向量点状集（product）就形成称为PC分值的scalars。通过比较未知物质和模型物质的PC分值，就可以确定未知物质了。这里的Scalars如何翻译呢？[/font]

主成分甾体皂苷除杂如色素，甾醇，脂类有什么方法啊

内裤一般按什么标准标注执行标准？成分怎么标注！

主成分色谱峰高度达满量程的20％是什么意思

我NIR分析茶叶内部成分含量，但应用PLS模型全波段主成分数很高，到14了，经间隔偏最小二乘选择波段主成分还是很高（11），经遗传算法选择特征波长，主成分数为10，还是太高，没辙了，求救！ 另外，想尝试其他的建模方法，寻求ANN SVM的源代码或软件，谢谢！