Reconhecimento de padrões por métodos não supervisionados: explorando procedimentos quimiométricos para tratamento de dados analíticos



Título del documento: Reconhecimento de padrões por métodos não supervisionados: explorando procedimentos quimiométricos para tratamento de dados analíticos
Revue: Quimica nova
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000313401
ISSN: 0100-4042
Autores: 1
2
Instituciones: 1Universidade de Sao Paulo, Escola de Artes, Ciencias e Humanidades, Sao Paulo. Brasil
2Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica, Campinas, Sao Paulo. Brasil
Año:
Periodo: Abr
Volumen: 30
Número: 2
Paginación: 481-487
País: Brasil
Idioma: Portugués
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental, aplicado
Resumen en inglés An activity for introducing hierarchical cluster analysis (HCA) and principal component analysis (PCA) during the Instrumental Analytical Chemistry course is presented. The posed problem involves the discrimination of mineral water samples according to their geographical origin. Thirty-seven samples of 9 different brands were considered and the results from the determination of Na, K, Mg, Ca, Sr and Ba were taken into account. Non-supervised methods for pattern recognition were explored to construct a dendrogram, score and loading plots. The devised activity can be adopted for introducing Chemometrics devoted to data handling, stressing its importance in the context of modern Analytical Chemistry
Disciplinas: Ciencias de la computación,
Química
Palabras clave: Química analítica,
Quimiometría,
Reconocimiento de patrones,
Análisis jerárquico de agrupamientos,
Análisis de componentes principales
Keyword: Computer science,
Chemistry,
Analytical chemistry,
Chemometry,
Pattern recognition,
Hierarchical cluster analysis,
Principal component analysis
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