2.5化学模式识别分析

    2.5.1聚类分析 聚类分析是挖掘数据的工具之一，能获得数据的分布状况，观察每簇数据的特征，集中对特定的集合做进一步的分析。

    以8个共有峰的峰面积作为变量，运用SPSS 13.0软件对18个样品进行系统聚类分析，结果见图4。18个样品被分为3大类，其中14，15这2个市售样品被单独分为一类，16～18这3个膜荚黄芪药材被分为一类，其余基地的蒙古黄芪药材被分为一大类。结果表明，聚类分析可以对不同来源的黄芪样品进行分类评价，其结果与相似度评价结果一致。

    2.5.2主成分分析 以8个共有峰的峰面积作为变量，运用SPSS 13.0软件对18个样品进行主成分分析。主成分1与主成分2的得分图见图5，18个样品分别聚成3大类，分别是第1类的基地蒙古黄芪药材(1～13)，第2类的市售样品(14，15)及第3类的膜荚黄芪药材(16～18)。主成分分析的结果与前面聚类分析及相似度评价的结果是一致的，都表明这3类样品在质量上存在一定的差异。

    主成分分析不仅能对不同来源的黄芪样品进行分门别类的区分，还能解释黄芪样品被分类的原因，即解释和评价黄芪药材指纹图谱中所蕴含的药效成分信息，获取这些数据背后潜在有用的信息来合理评价黄芪药材指纹图谱的整体特征。因子分析图见图6，主成分1主要解释了特征峰3与5的信息，即在图5中，沿着主成分1轴的方向，样品中特征峰3与5的峰面积越来越大 ......