《表6 数据方差贡献表：基于主成分和聚类分析的喷墨打印纸涂层胶黏剂配比优化》

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《基于主成分和聚类分析的喷墨打印纸涂层胶黏剂配比优化》

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由主成分分析法可知，当累计方差贡献率≧80%时，我们可以认为选取的主成分已包含全部测量指标的信息，这样就达到使用较少的分量表达较多的信息的目的，实现了对数据的降维处理。从表6可知，选取主成分PC1和PC2就可以使累计方差贡献率达到81.295%，因此我们可以认为PC1和PC2代表原来全部指标的信息[5]。PC1主要包含涂料黏度、实地密度、色域和接触角等指标的信息，而PC2主要包含表面强度、粗糙度和平滑度等指标的信息。