然而在其概念的认知度上对人们造成了一个较为严重的困惑，特别在分析检测行业中，很多人其实并不知道“配方分析”和“成分分析”以及“成分检测”之间的区别及联系。
配方分析
很多人做“配方分析"真正的目的是为了得到相关产品或样品的一个具体的配方，能够通过配方直接生产出产品的一个需求而做的“配方分析”。
成分分析
成分分析是指通过多种技术性的手段对被测对象进行分析，得出被测物定性或定量的元素成分组成结果称为“成分分析”，一般是在对于产品或样品产生疑问，比如质量问题、性能问题、原材料供应或其它方面产生疑问时会采取“成分分析”来进行判断。
成分检测
成分检测是指对产品或样品中已知成分进行验证所做的一个检测，一般是在对于产品或样品中成分有怀疑或猜测时，作为一个验证手段，通过“成分检测”可以快速有效的检测出某一元素或物质等的一个检测手段。
通过配方分析得到的配方就能够生成出产品了？
这是很多人的一个错误认识，其实很多产品不是单单得到其配方就能生产出一模一样的产品来的，其中涉及的内容很多很多，胶粘剂，产品生产过程中涉及到比如产品原材料供应商的不同、生产过程中的工艺问题、原料之间的化学反应先后次序等等意想不到的问题，这些都有可能导致生产出“错误”的产品。
主成分分析法
主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
在统计学中，主成分分析（principal components analysis，PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的大方差在1个坐标(称为主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的重要方面。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。
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