食品检测技术--电子鼻和电子舌的应用之定性分析方法
1、主成分分析
在选择电子鼻和电子舌传感器时,为了保持电子鼻和电子舌获取信号的全面性,常选择具有交互敏感的传感器,这些传感器响应信号从不同的侧面反映研究对象的特征,但是在某种程度上存在信息的重叠,具有一定的相关性。在多指标(变量)的研究中,往往由于变量个数太多,且彼此之间存在一定的相关性,因而使得所观测的数据在一定程度上有信息的重叠。当变量较多时,在高维空间中研究样本的分布规律较为麻烦。主成分分析(principal component analysis,PCA)在力求数据信息丢失最少的原则下,对高维的变量空间降维,即研究指标体系的少数几个线性组合,并且这几个线性组合所构成的综合指标将尽可能多地保留原来指标变异方面的信息。通过主成分分析将电子鼻和电子舌传感器响应的高维信息降低到一个较易辨识的低维空间,根据其主成分的得分由图形直观地获得各样品的信息。主成分分析在电子鼻和电子舌信号分析中的应用较为普遍。
主成分分析的主要步骤如下。
第一步:根据研究的问题选择合适的指标和数据,并由X的协方差阵
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