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Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Die Hauptkomponentenanalyse (engl. principal component analysis, PCA) eignet sich vor allem Zur Datenreduktion und für eine erste qualitative Analyse eines Datensets. Dabei wird eine Achsentransformation in Richtung der größten Varianz der Daten durchgeführt, die 1. Achse entspricht hierbei der sog. 1. Hauptkomponente. Die zweite Achse (2. Hauptkomponente) beschreibt die zweitgrößte Varianz, usw.. Durch diese Achsentransformation können Messdaten, die eine Ähnlichkeit zeigen, als Cluster erkannt und dargestellt werden. Andere Messpunkte, die untereinander Ähnlichkeit aufweisen aber nicht zum ersten Cluster können als weitere Punktwolke an einem anderen Ort im Koordinatensystem zugeordnet werden.

Durch die Darstellung als Punkt in einem neuen Koordinatensystem ist eine schnelle Einschätzung hinsichtlich qualitativer Merkmale möglich, ohne eine Unmenge an Spektren händisch auszuwerten.

Dr. Linda Mittelberg
Gruppenleiterin Spektroskopie
Würzburg
l.mittelberg@skz.de

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