数值在0.8左右。
3.2.2 主成分分析
我们把30 个川芎的指纹图谱数据，每个指纹图谱作为一个向量，用PCA法分析，得投影图图Ⅱ。从PCA 图中可以看出，30个指纹数据3个集中点，分别代表三个产地。证明PCA 作图分析能形象地展示出各个色谱指纹之间的差异。而从三个聚集区域的距离可以看出，江西川芎和其他两个地区的川芎有较大的差异。
3.3结果讨论
从实验的数据来看，运用高效液相色谱法能为中药川芎的指纹图谱建立提供稳定、可靠的数据。我们的讨论重点放在化学计量学上各种相似性的研究方法的可行性上。从上面的夹角余弦法法，简单相关系数法以及主成分分析（PCA）中，我们都能成功地把三个产地的川芎区分开来，得到比较一致的结论。下面我们探讨一下这些方法在指纹图谱相似性评价中的存在问题：
一．这些方法虽然都能把各个产地之间川芎的差异性表示出来（前三个方法运用化的指标，而PCA 法有直观的图像），但是，它们无法对这些异同给出一个统计学上的评价，即究竟差异多大才能判断两个中药的图谱之间存在显著性的差异。
二．内在的一致性的问题。这些分析方法对于同一产地川芎在重复测试当中存在的差异性无法评价。我们以四川川芎10个指纹图谱为例说明这个问题。图Ⅲa是四川川芎独立做PCA 分析的投影图，表Ⅲ是这10个指纹的相似系数。
从图中可以看出，十个样品分布比较均匀，但也存在一定的线性趋向，而且两个实验日所做所测量的点被清晰地分为1-5以及6-10两排。PCA图说明这10个点之间是存在差异的，但是相似系数计算分析不到它们之间的差异，见表Ⅲ。
这说明, 这些统计学方法无法告知我们这些差异有多大，加无法知道它们差异到达何种程度才可以下结论说两个点（每个点代表一个指纹）之间存在了显著性的差异。我们分析广东和江西两地的川芎指纹时也出现同样的情况（图Ⅲb，Ⅲc）。
结论：
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