桂林市食品药品检验所，广西 桂林 541012

    多变量数值分析法是把具有时间和空间分布的信息向着符号所作映射的模式识别，其目的和作用在于面对某一具体事物时将其正确地归入某一类别[1]。常用的多变量数值分析法有主成分分析法、聚类分析法、判别分析法、因子分析法、灰色关联分析法和人工神经网络分析法。将常规的检测方法(如色谱法等)分析得到的数据信息，用模式识别转化为统一的量化数据，再借助统计软件的分析和评价，从而达到药材的真伪鉴别、分类和质量评价的目的。目前其理论和方法已广泛应用于中药质量控制方面，为中药的真伪鉴别和质量评价提供了科学依据。本文就近10年来常用的多变量数值分析法在中药质量控制方面的研究报道作综述性研究。

    1 主成分分析法

    将研究多个指标化为少数互相无关的综合指标的统计方法叫做主成分分析[2]。主成分分析法利用降维思想，将多指标转化为具有代表性的少数指标，化繁为简的同时又能使转化后的少数指标尽可能地反应原来多个指标所能反应的信息，因而具有显著的优势。郝燕等[3]对10批次不同产地的当归指纹图谱的37个多维多息特征参数进行主成分分析，结果发现了4个主成分能够反应中药色谱指纹图谱信息的规律，证实主成分分析能达到降维目的，使繁多的求解目标简化。李晓红等[4]基于主成分分析的骨碎补药材乙醇和环己烷提取物的高效液相色谱指纹图谱，该法全面地反应了骨碎补药材的化学成分信息，并能从定性和定量两方面控制骨碎补药材的内在质量。陈蓉等[5]使用主成分分析结合聚类判别所建立的不同产地芡实HPLC指纹图谱及定量分析方法均具有快速稳定的特点 ......