《表4 各因子载荷矩阵：主成分分析和隶属函数法综合评价15种(系)马铃薯的营养品质》

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《主成分分析和隶属函数法综合评价15种(系)马铃薯的营养品质》

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主成分分析是利用降维（线性变换）的思想，在损失很少信息的前期下将多个指标通过线性组合转化为少数几个不相关综合指标的一种多元统计分析方法，其目的是通过数据降维以排除众多信息共存中相互重叠的信息，简化后的指标要尽可能多地反映原来指标的主要信息而不丢失信息[28]。对15个马铃薯品种（系）的7个营养品质指标（干物质、粗淀粉、粗蛋白、还原糖、维生素C、钾和锌）进行主成分分析，计算其特征值的方差贡献率和累积贡献率，并根据累积贡献率≥85%的原则提取主成分个数，本研究共取得4个主成分Y1、Y2、Y3、Y4（见表3、表4），其对应的方差贡献率分别为39.329%、26.785%、13.487%和9.992%，以上4个主成分的累积贡献率为89.592%，基本包含了所测马铃薯营养品质指标的全部信息。因此，4个主成分的表达式分别为: