2.5 主成分分析

    主成分分析是一种数据降维建模方法。为进一步考察不同产地锁阳NIRDIS指纹图谱的光谱特征差异，采用SIMCA-P13.0统计软件对经过预处理的光谱数据进行主成分分析。以主成分PC1、PC2和PC3为坐标轴建立三维得分图(见图4)，3个主成分对分析结果的贡献率分别为84.2%、14%和1.2%，累计贡献率达99.4%，说明这3个主成分能够详细解释99%以上的变量信息，分析结果可反映样品的真实情况。经主成分分析，5个产地锁阳样品达到了比较理想的区分效果。从图4可以看出，所有样品被划分为5个区域，宁夏与青海样品有一定重合，其他产地样品各自聚为一类。该结果与上述分析结果相一致，因此可用于区分不同产地锁阳样品之间的亲缘关系。

    载荷因子是主成分分析中重要变量贡献的集合，载荷因子的振动特征与分析材料中成分对主成分的贡献密切相关，分析载荷因子特征可以更有效地揭示样品原始光谱中更多的成分信息[16]。为了从主成分分析模型中获取更多不同产地锁阳样品化学组成差异信息，提取模型的载荷因子，载荷因子图见图5。在主成分分析模型中，PC1贡献率最大，达84.2% ......