《表2 主成分的特征值和方差贡献率》

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《基于生化成分构建不同地区黑茶分类模型》

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PCA分析是将上述55个黑茶样品检测所得19种生化成分进行数据转换和降维，并对降维后的特征向量进行线性分类，从而在分析图上只显示最重要的2个综合指标，形成二维样品得分散点图（图5-A）和旋转载荷矩阵图（图5-B）。由表2结合旋转载荷矩阵表可知，PC1～PC8分别可解释全部成分变量信息的33.95%、17.51%、10.80%、8.53%、5.18%、4.23%、3.60%、3.25%，累积贡献率达87.06%；其中茶褐素、游离氨基酸总量、咖啡碱、黄酮、茶多酚对第1主成分贡献率较大，GCG对第2主成分贡献率较大，EGC对第3主成分贡献率较大，柠檬酸对第4主成分贡献率较大（表2）。