逐步层次聚类辅助的材料主成分分析，用于半定量估计三元无机材料的组成

本研究开发了SHAMP方法，通过层次聚类和主成分分析结合，实现多组分无机材料混合比例的半定量估计。以ICP-MS得到的SUS304、黄铜和镍铬合金数据为例，该方法有效验证了空间可视化混合比例的可行性，三角图和载荷分析展示了原组分比例关系。

　　

摘要

本文提出了一种基于分层聚类辅助的主成分分析（SHAMP）方法，用于半定量估计多组分无机材料中的混合比例。在该方法中，首先利用分层聚类分析对训练数据集中的原始材料进行粗略分类，然后在聚类的不同层次上逐步应用主成分分析（PCA）。通过使用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）获得的多元素数据，对SUS304、黄铜和镍铬等2组分和3组分材料模型进行了研究，成功实现了无机复合材料中混合比例的空间可视化。PCA得分有助于半定量估计混合比例，而三角形图表清晰地展示了各原始组分的混合比例。通过载荷分析以及对每个元素低于定量限的值的仔细处理，证实了主成分的有效性和一致性。SHAMP方法被证明是从ICP-MS等多元素分析得到的混合数据中推断原始材料成分的有效策略。

图形摘要

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分层聚类分析, ICP-MS, 主成分分析