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Multivariate Datenanalyse - Hauptkomponentenanalyse

Plots

Bei der PCA werden die Zusammenhänge zwischen den Sensoren und den Proben in verschiedenen Plots graphisch dargestellt.

Scores Plot

Im sogenannten Scores Plot werden die Proben graphisch im Raum der Hauptkomponenten dargestellt.

Abb.1

Scores Plot

In diesem Plot kann man sehen, dass die erste Hauptkomponente ausreicht, die vier verschiedenen Obstsorten zu unterscheiden. Die zweite Hauptkomponente zeigt dabei eine andere interessante Eigenschaft. Sie scheint die Farbe der Früchte zu unterscheiden. Rote Früchte haben einen sehr kleinen PC2 Wert, während die blaue Traube einen mittleren und die gelbe Banane einen hohen PC2 Wert hat. Auch wenn diese Interpretation sehr spekulativ ist, zeigt sie doch das prinzipielle Vorgehen, wenn man in dem Scores Plot die Unterschiede und Gemeinsamkeiten der Proben sucht. Zusammen mit dem Loadings Plot kann dann die Erkennung dieser Eigenschaften auf einzelne Sensoren zurückgeführt werden.

Loadings Plot

Im so genannten Loadings Plot werden die Sensoren graphisch im Raum der Hauptkomponenten dargestellt.

Abb.2

Loadings Plot

In diesem Plot kann man sehen, dass der erste Sensor hauptsächlich zur ersten Hauptkomponente beiträgt, während der zweite Sensor hauptsächlich zur zweiten Hauptkomponente beiträgt. Sensoren, welche sehr ähnliche Sensorantworten zeigen, liegen im Loadings Plot für die ersten Hauptkomponenten an ähnlichen Stellen.

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