Principal component analysis (PCA)

Principal component analysis (PCA) was applied on predefined
traits to ascertain the most competent characters for estimation
of very-early and early ripening apples in juvenile phase including
‘Sharbati’, ‘Golab-e Sahne’, ‘Golab-e Kohanz’ and ‘Yellow Transparent’
(Table 7). Leaf length, chlorophyll content, pedicle length and
bloom period justified 87% of total variances, cumulatively. These
four principal and independent factors justified further 67.73% of
the total variance of all traits, with factors sharing 24.81%, 17.51%,
13.97% and 11.44%, respectively. The other components contained
only 32.27%, observing a high rate of correlation between the
analyzed characters. Clearly, the variance increase of a certain independent
factor will hoist confidence in variations interpretation
related to the collected data. The first principal component (PC1)
with a total variance of 24.81% including leaf length, leaf width,
length of pedicle, ripening time, annual growth rate and seedling
height traits realized positively significant factorial coefficients. The
second principal component (PC2) with 17.51% of the total variation
covered two traits of trunk diameter and bloom period. Third
principal component (PC3) with 13.97% of variance included only
number of branches character and finally PC4, 11.44% of variation,
contained only branch distance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) ในล่วงหน้าลักษณะการตรวจสอบตัวอักษรที่มีอำนาจมากที่สุดสำหรับการประเมินมากต้น และต้นสุกแอปเปิ้ลในระยะที่เด็กและเยาวชนรวมทั้ง'Sharbati', 'Golab e Sahne', 'Golab-e Kohanz' และ 'สีเหลืองใส'(ตาราง 7) ใบยาว คลอโรฟิลเนื้อหา หัวขั้วยาวยาว และระยะเวลาบานชิด 87% ของผลต่างการรวม จำนวน เหล่านี้ปัจจัยหลัก และอิสระสี่ชิด 67.73% เพิ่มเติมผลต่างรวมของลักษณะทั้งหมด ปัจจัยร่วม 24.81%, 17.51%13.97% และ 11.44% ตามลำดับ ส่วนประกอบอื่น ๆ ที่มีอยู่เพียง 32.27% สังเกตอัตราสูงสุดของความสัมพันธ์ระหว่างการวิเคราะห์ตัวละคร อย่างชัดเจน ผลต่างเพิ่มอิสระบางอย่างปัจจัยจะรอกความมั่นใจในการตีความรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่รวบรวม ส่วนประกอบหลักแรก (PC1)มีผลต่างรวมของ 24.81% รวมทั้งใบยาว ความกว้างของใบความยาวของหัวขั้วยาว สุกเวลา อัตรา และต้นกล้าลักษณะความรู้สำคัญบวกแฟกสัมประสิทธิ์ การส่วนประกอบหลักสอง (PC2) 17.51% การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดครอบคลุมสองลักษณะของลำต้นเส้นผ่าศูนย์กลางและบานช่วง บุคคลที่สามส่วนประกอบหลัก (PC3) 13.97% ของผลต่างรวมเท่านั้นจำนวนสาขาอักขระ และ PC4 เปลี่ยนแปลง 11.44%ประกอบด้วยระยะทางสาขาเท่านั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ถูกนำมาใช้ในการกำหนดไว้ล่วงหน้า
ลักษณะเพื่อยืนยันตัวละครที่มีอำนาจมากที่สุดในการประมาณการ
ของมากในช่วงต้นและต้นแอปเปิ้ลสุกอยู่ในขั้นตอนของเด็กและเยาวชนรวมทั้ง
'Sharbati', 'Gołąb-E Sahne', 'Gołąb-E Kohanz' และ ' สีเหลืองใส '
(ตารางที่ 7) ความยาวใบเนื้อหาคลอโรฟิล, ความยาวหัวขั้วและ
ระยะเวลาบานธรรม 87% ของความแปรปรวนรวมสะสม เหล่านี้
ปัจจัยสี่หลักและเป็นอิสระเป็นธรรมต่อไป 67.73% ของ
ความแปรปรวนรวมของลักษณะทั้งหมดที่มีปัจจัยร่วมกัน 24.81%, 17.51%,
13.97% และ 11.44% ตามลำดับ ส่วนประกอบอื่น ๆ ที่มี
เพียง 32.27% สังเกตอัตราที่สูงของความสัมพันธ์ระหว่าง
ตัวละครวิเคราะห์ เห็นได้ชัดว่าการเพิ่มขึ้นของความแปรปรวนของอิสระบาง
ปัจจัยที่จะยกความเชื่อมั่นในการตีความรูปแบบ
ที่เกี่ยวข้องกับการเก็บรวบรวมข้อมูล องค์ประกอบหลักแรก (PC1)
ที่มีความแปรปรวนรวมของ 24.81% รวมทั้งความยาวใบกว้างใบ
ความยาวของก้านสุกเวลาอัตราการเติบโตปีและต้นกล้าปาล์ม
ลักษณะความสูงตระหนักสัมประสิทธิ์ปัจจัยบวกอย่างมีนัยสำคัญ
สององค์ประกอบหลัก (PC2) กับ 17.51% ของการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด
ปกคลุมสองลักษณะของเส้นผ่าศูนย์กลางลำต้นและระยะเวลาการบาน สาม
องค์ประกอบหลัก (PC3) กับ 13.97% ของความแปรปรวนรวมเฉพาะ
จำนวนของตัวละครสาขาและในที่สุดก็ PC4, 11.44% ของการเปลี่ยนแปลง
ที่มีระยะทางเพียงสาขาเดียว