主成分分析法用于食品样品分类研究

• 作者: 倪永年 张国文 邱萍
• 来源期刊: 食品科技
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 食品 分类
• 年，卷（期）: 2003,（12）
• 所属期刊栏目: 检测技术
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: TS207.3
• 字数: 1741字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9989.2003.12.025

摘要

利用化学模式识别技术的主成分分析(PCA)法对取自江西不同地区的谷物、蔬菜、水果的24个样品进行分类研究,所涉及的变量包括金属离子K、Na、Ca、Mg、Mn、Fe、Zn、Cu、Cr、Pb和有机物蛋白质、碳水化合物、脂肪、VB1、VB2.结果表明,运用PCA法可获得大量样品的统计特征,对变量进行适当的选择能够有效地分辨不同的样品.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪永年		174	1670	21.0	28.0
2	张国文		142	1069	16.0	23.0
3	邱萍		21	186	8.0	13.0