用Past软件做主成分分析（PCA）
主成分分析（PCA）是排序分析（Ordination）的一种方法，在生态学领域中被广泛使用。本文将介绍如何使用Past软件进行主成分分析。
Past数据导入及样品分组方法
在使用Past进行主成分分析之前，我们首先需要将数据导入Past软件，并进行样品分组。具体的方法可以参考百度经验上的《Past统计分析软件数据导入及分组方法》。完成数据导入和分组后，我们就能得到类似于图表形式的数据。
计算主成分分析
一旦数据准备好，我们就可以开始进行主成分分析了。在Past软件中，我们可以通过选择Multivariate菜单下的Ordination选项，再选择Principle Components（PCA）来进行主成分分析。
查看结果
在主成分分析完成后，我们可以在Summary选项卡中查看每个坐标轴的Eigenvalue值及其所占百分比。如果我们修改了运行参数，需要点击Recompute按钮重新计算结果。这些信息有助于我们理解数据的解释性。
此外，Scatter Plot选项卡会给出PCA图，右边会显示一些选项，例如是否显示样品标签。点击“Graph Setting”按钮可以进一步设置作图选项。我们可以调整图片的外边框，将坐标轴由中间位置改为在边框上。并且，在保存图片时，可以选择多种图片格式（例如SVG是矢量图，最清晰），点击Picture按钮即可保存图片。
同时，在Scores选项卡中，我们可以查看样品点在PCA图上的坐标。如果需要将这些坐标数据复制到其他软件如Excel中进行进一步分析，只需点击Copy按钮即可复制全部内容，然后可以将其粘贴到Excel中进行后续处理。
通过以上步骤，我们可以轻松地使用Past软件进行主成分分析，并对结果进行进一步的解释和分析。希望本文能够帮助你更好地理解和应用主成分分析技术。
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