A data grouping was observed from t

A data grouping was observed from the scatter plot of the PC scores (Figure 4a), but the data for samples adulterated at low concentration appear to overlap more. This confirmed our assumption that the different spectral attributes among the samples were associated with the concentration of the starch in the onion powder. Furthermore, we assessed the potential of PCA to distinguish among the low starch concentration samples (1−10%), but the data were overly scattered and overlapping (data not shown). The first three PC loadings account for nearly 99% of the total variance in the samples. PC loadings are correlation coefficients between the PC scores and the original variables, which measure the importance of each variable in accounting for the variability in the PC. It is possible to interpret the first few PCs in terms of overall effect of a contrast between groups of variables based on the structures of PC loadings. The PC loading plot (Figure 4b) shows the highest loading for PC1 and PC3 at ∼1960 nm, related to the
starch. PC1 and PC2 show other important bands between 1435 and 1450 nm, corresponding to the first O−H stretching overtone, also assigned to the starch.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การจัดกลุ่มข้อมูลถูกตรวจสอบจากการกระจายคะแนนพล็อตของพีซี (รูปที่ 4a), แต่ข้อมูลตัวอย่างที่เจือปนที่ความเข้มข้นต่ำจะ ซ้อนทับกันมากขึ้น นี้ยืนยันสมมติฐานของเราว่า แอตทริบิวต์ของสเปกตรัมที่แตกต่างจากตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับความเข้มข้นของแป้งในผงหัวหอม นอกจากนี้ เราประเมินศักยภาพของ PCA จะแยกแยะระหว่างตัวอย่างความเข้มข้นของแป้งต่ำ (1−10%), แต่ข้อมูลกระจัดกระจายมากเกินไป และซ้อน (ไม่แสดงข้อมูล) ส่งผ่านน้ำหนัก PC ครั้งแรกสามบัญชีสำหรับเกือบ 99% ของผลต่างรวมในตัวอย่าง PC loadings มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนของเครื่องคอมพิวเตอร์และตัวแปรเดิม ซึ่งวัดความสำคัญของแต่ละตัวแปรในการลงบัญชีสำหรับความแปรปรวนในพีซี สามารถตีพีชั่วโมงแรกในแง่ของผลกระทบโดยรวมของความคมชัดระหว่างกลุ่มของตัวแปรโครงสร้างของ loadings พีซีได้ พีซีโหลดพล็อต (รูปที่ 4b) แสดงการโหลดสูงสุด PC1 และ PC3 ที่ ∼1960 nm ที่เกี่ยวข้องกับการแป้ง PC1 และ PC2 แสดงวงอื่น ๆ สำคัญระหว่าง 1435 และ 1450 nm ที่สอดคล้องกับ O−H แรกที่ยืดเสียงสูงคู่แปด กำหนดให้แป้ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจัดกลุ่มข้อมูลที่ถูกตั้งข้อสังเกตจากพล็อตกระจายของคะแนน PC (รูปที่ 4A) แต่ข้อมูลสำหรับตัวอย่างปลอมปนที่มีความเข้มข้นต่ำปรากฏซ้อนทับกันมากขึ้น นี้ได้รับการยืนยันสมมติฐานของเราที่คุณลักษณะสเปกตรัมแตกต่างกันระหว่างกลุ่มตัวอย่างมีความสัมพันธ์กับความเข้มข้นของแป้งผงหัวหอม นอกจากนี้เราประเมินศักยภาพของ PCA ที่จะแยกแยะความแตกต่างในหมู่ตัวอย่างความเข้มข้นของแป้งต่ำ (1-10%) แต่ข้อมูลที่กระจัดกระจายมากเกินไปและที่ทับซ้อนกัน (ไม่ได้แสดงข้อมูล) สามตัวแรกแรงพีซีบัญชีสำหรับเกือบ 99% ของความแปรปรวนรวมในกลุ่มตัวอย่าง แรงพีซีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนพีซีและตัวแปรเดิมซึ่งวัดความสำคัญของแต่ละตัวแปรในบัญชีสำหรับความแปรปรวนในเครื่องคอมพิวเตอร์ มันเป็นไปได้ที่จะตีความพีซีไม่กี่ครั้งแรกในแง่ของผลกระทบโดยรวมของความแตกต่างระหว่างกลุ่มของตัวแปรขึ้นอยู่กับโครงสร้างของแรงพีซี โหลดพีซีพล็อต (รูป 4b) แสดงให้เห็นถึงการโหลดสูงสุด PC1 และ PC3 ที่ ~1960 นาโนเมตรที่เกี่ยวข้องกับ
แป้ง PC1 และ PC2 แสดงวงดนตรีที่สำคัญอื่น ๆ ระหว่าง 1435 และ 1450 นาโนเมตรซึ่งสอดคล้องกับครั้งแรกของ O-H ยืดรองยังได้รับมอบหมายให้แป้ง