【摘 要】
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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
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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.
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