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) 2:

การจัดกลุ่มข้อมูลที่ถูกตั้งข้อสังเกตจากพล็อตกระจายของเครื่องคอมพิวเตอร์
คะแนน (รูป 4A) แต่ข้อมูลสำหรับตัวอย่างปลอมปนที่ต่ำ
เข้มข้นปรากฏว่าทับซ้อนกันมากขึ้น นี้ได้รับการยืนยันของเรา
สมมติฐานที่ว่าคุณลักษณะสเปกตรัมที่แตกต่างกันในหมู่
กลุ่มตัวอย่างมีความสัมพันธ์กับความเข้มข้นของแป้งใน
ผงหอม นอกจากนี้เราประเมินศักยภาพของ
PCA เพื่อแยกความแตกต่างในหมู่ผู้ที่มีความเข้มข้นต่ำแป้ง
ตัวอย่าง (1-10%) แต่ข้อมูลที่กระจัดกระจายมากเกินไปและ
ที่ทับซ้อนกัน (ไม่ได้แสดงข้อมูล) สามตัวแรกแรงพีซี
บัญชีสำหรับเกือบ 99% ของความแปรปรวนรวมในกลุ่มตัวอย่าง พีซี
แรงมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนคอมพิวเตอร์และ
ตัวแปรเดิมซึ่งวัดความสำคัญของแต่ละ
ตัวแปรในบัญชีสำหรับความแปรปรวนในเครื่องคอมพิวเตอร์ มันเป็นไปได้
ที่จะตีความพีซีไม่กี่ครั้งแรกในแง่ของผลกระทบโดยรวมของ
ความแตกต่างระหว่างกลุ่มของตัวแปรขึ้นอยู่กับโครงสร้างของ
แรงพีซี โหลดพีซีพล็อต (รูป 4b) แสดงให้เห็นถึง
การโหลดสูงสุด PC1 และ PC3 ที่ ~1960 นาโนเมตรที่เกี่ยวข้องกับ
แป้ง PC1 และ PC2 แสดงวงดนตรีที่สำคัญอื่น ๆ ระหว่าง
1435 และ 1450 นาโนเมตรซึ่งสอดคล้องกับครั้งแรกของ O-H ยืด
รองยังได้รับมอบหมายให้แป้ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดกลุ่มข้อมูล สังเกตจากการกระจายแปลงพีซีคะแนน ( รูปที่ 4 ) แต่ข้อมูลตัวอย่างปลอมปนที่ต่ำสมาธิปรากฏทับซ้อนกันมากขึ้น นี้ได้รับการยืนยันของเราสมมติฐานที่แตกต่างกันลักษณะของสเปกตรัมจำนวนที่เกี่ยวข้องกับความเข้มข้นของแป้งในหอมหัวใหญ่ผง นอกจากนี้ เราประเมิน ศักยภาพของวิธีที่จะแยกแยะระหว่างปริมาณแป้งต่ำตัวอย่าง ( 1 − 10 % ) แต่ข้อมูลที่กระจัดกระจายและสุดเหวี่ยงซ้อนกัน ( ข้อมูลไม่แสดง ) สามตัวแรกคอมพิวเตอร์กระทำบัญชีสำหรับเกือบ 99 % ของความแปรปรวนทั้งหมดในตัวอย่าง พีซีภาระมีสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างคะแนน และ คอมพิวเตอร์ตัวแปรเดิม ซึ่งวัดความสำคัญของแต่ละตัวแปรในการบัญชีสำหรับความแปรปรวนในเครื่องคอมพิวเตอร์ มันเป็นไปได้การตีความของชิ้นแรกในแง่ของผลกระทบโดยรวมของความแตกต่างระหว่างกลุ่มของตัวแปรตามโครงสร้างของพีซีภาระ . พีซีโหลดแปลงตัวเลข ( 4B ) แสดงโหลดสูงสุดสำหรับ PC ด้วยและที่∼ 1960 นาโนเมตร เกี่ยวข้องกับแป้ง และ PC pc2 แสดงวงดนตรีที่สำคัญอื่น ๆระหว่างผู้ และ 1 , 450 nm ที่แรก O − H ยืดเสียงแทรก ยังมอบหมายให้แป้ง