成分分析是指通过微观谱图、化学分析等手段对样品中的组成成分进行定性定量分析的一种技术手段。
成分分析手段多种多样。成分分析可以通过观测分子、原子、电子、原子核、官能团的振动、能级跃迁等确定待测分析组分的分子结构，可以根据不同组分吸附性质不同，使用色谱柱对其进行分离，以确定各个组成成分，可以根据组分的特征反应方程式，通过化学滴定的方法确定该组分，还可以根据不同组分的分解温度不同，通过燃烧的方式确定其组成成分。
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，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，显影液，然后对多维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，作为新的综合指标。经典的做法就是用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主成分不足以代表原来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，有机显影液配方分析，……，P个主成分。
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