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主成分分析也称主分量分析，陶瓷墙地砖胶粘剂配方分析，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。
成分分析过程可以分为三个主要的步骤：前处理、分离、定性定量。前处理主要是将待测试样品制成符合分析要求的状态，例如清洗、过筛、消解、除水等。分离是指通过各种手段有方向性的将某些成分分离出来，木工胶粘剂配方分析，以排除分离组分对其他组分分析的干扰以及的分析分离组分。定性定量分析主要是利用光谱、色谱、能谱、热谱、质谱，化学滴定等手段进行组分的结构含量分析。
1.常规检测项目
配方还原、主成分定性定量、杂质成分分析、污染物分析、牌号鉴定、农残、重金属、VOCs
2.常规检测产品
橡胶及橡胶制品、塑料及塑料制品、涂料、油漆、油墨、胶黏剂、清洗剂、食品接触材料、金属及其合金、化工助剂、化工原料、化学品
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，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，UV胶粘剂配方分析，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，胶粘剂，依此类推可以构造出3、4，……，P个主成分。
