成分分析方案解决企业哪些问题 ?
01新项目作可行性分析
通过对新立项产品成分的分析，有效帮助企业对新项目的开发技术瓶颈、成本投入、原材料选择、工艺调试、周期长短等多方面进行评估
02辅助企业产品升级，产业转型
通过目标样品的对比成分分析，可有效提高现有成熟产品性能，降低成本，显影液，提高现有产品竞争力
03较短时间内找到不良品问题
对生产过程中出现不明异物（白点、黑点、污垢等）进行分析检测，对不明物的结构进行判定，并对生产过程涉及到的生产设备、辅助材料、操作工艺、使用环境等综合因素判定出不明异物来源，较少时间制定解决方案，较大程度降低企业损失
主成分分析法的基本原理
主成分分析法的基本原理
主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布开的p个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，菲林显影液配方分析，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。经典的做法就是用F1（选取的1个线性组合，即1个综合指标）的方差来表达，即Va（rF1）越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差大的，故称F1为1主成分。如果1主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov（F1，F2）=0，则称F2为2主成分，有机显影液配方分析，依此类推可以构造出3、4，……，P个主成分。
成分分析是一个已知成分验证的过程，一般需要做成分检测的是产品出现质量问题，或是产品本身是委托他人生产，为了验证其是否严格按照所提供的配方及要求进行生产。
配方分析比指对产品或样品的组成成分、元素或原料等成分进行分析，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。查出产品出现质量问题的原因。
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