SpectrumDataを使用したPCA<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、
スペクトルに基づいたデータを使ってPCA分析を行いたい。PCAは正常に機能していて、私も良い結果を得ています。問題は、3500個の変数があるため、Loadingplotが完全に過密になっていることです。ベクトルではなくスペクトルとしてLoadingplotを表示するほうがはるかに良いでしょう（この場合、loadingplotのx軸は波数を表し、y軸は1つのPCAの負荷を表すものとします）。
私のデータは下の表のようにソートされていますが、5つ以上の変数と3つ以上のサンプルがあります;-)
| タイトル/ 波長 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 ..... |
|---|
| サンプルA | | | | | |
| サンプルB | | | | | |
| サンプルC | | | | | |
それがマススペクトルでも可能であるならば、それはさらに良いであろう。この場合、m / z @から一定時間後にデータをソートできれば非常に良いでしょう。2つの情報がまとめられているように。可能なら。M / zはある列にあり、時間は別の列にあります（生データ内）。
ご挨拶
再：PCAとSpectrumDataマルコクンツェルマン0、
部分最小二乗法の分析から、より良い結果が得られるかもしれません。 この種の分析はスペクトルデータで非常にうまくいくようです。 部分最小二乗法の使い方の詳細については、以下のリンクをクリックしてください。
近赤外スペクトルを分析してオクタン価を予測する方法の非常に優れた例を示す関連本があります。
JMPによる部分最小二乗法の発見JMP
