Algoritmo das Projeções Sucessivas Para Seleção de ... - PPGQ

Capítulo III. Classificação de óleos vegetais
classe. Especificamente, a maior variabilidade entre as amostras ao longo de toda
faixa espectral pode ser encontrada para o óleo de girassol.
3.4.2. Análise exploratória dos dados
Com intuito de se realizar uma avaliação exploratória dos diferentes tipos de
óleos estudados, uma PCA foi realizada para todo o conjunto de amostras. A
Figura 3.4 e Figura 3.5 mostram os gráficos dos escores obtidos por PC2 versus
PC1 e PC3 versus PC1, respectivamente.
Figura 3.4. Gráfico dos escores obtidos pela PC2 versus PC1 para todas as 119 amostras de óleos
vegetais. (●: milho, ●: girassol, ▲: canola e ■: soja).
O gráfico dos escores obtidos por PC2 versus PC1 mostra uma forte
sobreposição entre as quatro classes de óleos (milho, girassol, canola e soja).
Observa-se também que as classes girassol e soja apresentam-se com uma maior
dispersão ao longo de PC1, variável latente com maior percentual de variância
explicada (66%). O resultado obtido pela PCA está de acordo com o comportamento
dos espectros apresentados na Figura 3.3, uma vez que as classes girassol e soja
apresentam perfis espectrais bem parecidos e com uma maior variabilidade dentro
da classe. Um total de 92% da variância dos dados é explicado por PC1 e PC2.
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