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，无渣磷化液配方，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，使得任何数据投影的第1大方差在第1个坐标(称为第1主成分)上，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，环保磷化液分析，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。
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成分分析过程可以分为三个主要的步骤：前处理、分离、定性定量。前处理主要是将待测试样品制成符合分析要求的状态，例如清洗、过筛、消解、除水等。分离是指通过各种手段有方向性的将某些成分分离出来，以排除分离组分对其他组分分析的干扰以及更准确的分析分离组分。定性定量分析主要是利用光谱、色谱、能谱、热谱、质谱，化学滴定等手段进行组分的结构含量分析。
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