Kaygusuz, Hakan2021-06-112021-06-112018Kaygusuz, H.(2018).Türkiye’ye özgü bitki ve gıda örneklerinin temel bileşenler analiziyle sınıflandırılması, AURUM Mühendislik Sistemleri ve Mimarlık Dergisi, 2(1), 11-16.2564-6397https://hdl.handle.net/20.500.12939/2016Temel bileşenler analizi (İng. Principal component analysis, PCA) çok sayıda değişkenin temsil ettiği bir verinin matematiksel bir dönüşüm ile toplam varyansı açıklayabilen temel bileşenlere geçirilmesini konu alan istatistiksel bir yöntemdir. Pek çok alanda olduğu gibi kimyasal verilere de uygulanabilen bu yöntemle, özellikle biyolojik türler için büyük önem taşıyan sınıflandırma kolayca yapılabilmektedir. Bu derleme makalesinde, Türkiye’ye özgü gıda ve bitki örneklerinin konu edildiği temel bileşenler analizi çalışmalarına değinilmiş ve sonuçları incelenmiştir. Bunlara ek olarak, bu tür çalışmaların yararı ve önemi hakkında tartışılmıştır.Principal component analysis (PCA) is a statistical method involving the transformation of the data into orthogonal principal components. Principal component analysis is a helpful tool to convert a dataset with higher number of variables into classifications. This review focuses on recent advances on classification of Turkish plant and nutritional samples. In addition to this, the importance of classification of the biological and chemical samples by principal component analysis is discussed.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessTemel Bileşenler AnaliziKemometriBitki ÖrnekleriBalPolenPrincipal Component AnalysisChemometricsPlant SamplesHoneyPollenArticle211116