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

Capítulo III. Classificação de óleos vegetais
Figura 3.5. Gráfico dos escores obtidos pela PC3 versus PC1 para todas as 119 amostras de óleos
vegetais. (●: milho, ●: girassol, ▲: canola e ■: soja).
No gráfico dos escores obtidos por PC3 versus PC1, uma grande
sobreposição entre as classes é novamente observada. A PC3, apesar de explicar
7% dos dados, não revela tendências de separação entre quaisquer grupos. Desse
modo, pode-se concluir que a PCA aplicada aos espectros UV-VIS não permitiu
obter uma discriminação apropriada das classes para este estudo.
3.4.3. Classificação SIMCA
Modelos SIMCA foram construídos individualmente para classe de óleo
utilizando a série de teste como técnica de validação. Quatro níveis de significância
para o teste-F foram avaliados: 1%, 5%, 10% e 25%. Uma tabela resumida contendo
os erros para o conjunto de teste é apresentada a seguir. O número de PCs adotado
para cada modelo é indicado entre parênteses.
Tabela 3.4. Erros de classificação SIMCA para o conjunto de Teste de óleos vegetais em diferentes
níveis de significância do Teste-F (1%, 5%, 10% e 25%).
Modelo
Milho
Soja
Canola
Girassol
(3 PCs)
(3 PCs)
(5 PCs)
(3 PCs)
Nível (%) 1 5 10 25 1 5 10 25 1 5 10 25 1 5 10 25
Milho - - - 4 10 7 4 - - - - - 4 - - -
Soja 1 - - - - - - 4 - - - - - - - -
Canola - - - - - - - - - - 1 1 - - - -
Girassol 4 - - - - - - - - - - - - - - -
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