介绍
成分分析：图谱及检测方法对产品或样品的成分进行分析，对各个成分进行定性定量分析的技术方法。
成分分析技术主要用于对未知物、未知成分等进行分析，通过成分分析技术可以快速确定目标样品中的各种组成成分是什么，帮助您对样品进行定性定量分析，鉴别、橡胶等高分子材料的材质、原材料、助剂、特定成分及含量、***等。
目的
一、了解原料成份，质量监控
二、用于分析产品配方，可以快速还原基本配方
三、为产品标签寻找证据
四、证明产品不含某成份
五、为产品性能下降找原因
六、了解成份含量，以了解产品性能
七、解决生产过程出现的问题
八、比较不同时期的产品
九、可以快速查找未知物产生原因，消除隐患
十、用于产品配方改进，模仿生产
主成分分析法的基本原理
主成分分析法的基本原理
主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，硅橡胶胶黏剂配方分析，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布开的p个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，胶黏剂，进一步把低维系统转化成一维系统。
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。经典的做法就是用F1（选取的1个线性组合，即1个综合指标）的方差来表达，即Va（rF1）越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差大的，故称F1为1主成分。如果1主成分不足以代表原来P个指标的信息，改性环氧树脂胶黏剂配方分析，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov（F1，F2）=0，则称F2为2主成分，依此类推可以构造出3、4，胶合板胶黏剂配方分析，……，P个主成分。
成分分析是一个已知成分验证的过程，一般需要做成分检测的是产品出现质量问题，或是产品本身是委托他人生产，为了验证其是否严格按照所提供的配方及要求进行生产。
配方分析比指对产品或样品的组成成分、元素或原料等成分进行分析，很多人做“配方分析"真正的目的是为了得到相关产品或样品的一个具体的配方，能够通过配方直接生产出产品的一个需求而做的“配方分析”。成分分析是指通过多种技术性的手段对被测对象进行分析，得出被测物定性或定量的元素成分组成结果称为“成分分析”，一般是在对于产品或样品产生疑问，比如质量问题、性能问题、原材料供应或其它方面产生疑问时会采取“成分分析”来进行判断。查出产品出现质量问题的原因。
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