主成分分析法

      主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

　　在统计学中，主成分分析（principal components analysis，PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，光固化胶粘剂配方分析，使得任何数据投影的大方差在1个坐标(称为主成分)上，胶粘剂，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的重要方面。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。

?配方检测

       配方检测这个术语在材料科学特别是商品生产领域中已广泛使用。利用配方检测技术注视和跟踪本行业的新研究成果与发展动态，获得本行业的先进技术资料，以提供准确的科技情报与市场信息，是国内外许多产业的开发研究系统的重要组成部分。随着现代化学相关理论、技术和仪器的迅猛发展，耐水胶粘剂配方分析，利用现代化学分析技术方法（光谱、色谱、质谱、能谱、热谱）结合实验室常规分析方法可对市面上的产品进行剖析，以辅助客户优化本司产品。

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