KSÜ Tarım ve Doğa Derg, vol.24, no.2, pp.442-451, 2021 (ESCI)
Doğrusal olmayan temel bileşenler analizi (NLPCA), aralarında doğrusal ya da doğrusal olmayan ilişki bulunan çok değişkenli veri setlerinde, değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyen ve sonuçları sayısal ve görsel olarak gösteren, açıklayıcı bir boyut indirgeme yöntemidir. Bu çalışmada, doğrusal olmayan temel bileşenler analizi (NLPCA) hakkında temel açıklayıcı bilgilerin sunulması ve uygulaması yapılarak kullanılabilirliğinin vurgulanması amaçlanmıştır. Çalışmada 3 biber çeşidine ait 17 sürekli değişken için 270 örnekten elde edilen veriler, Temel bileşenler analizi (PCA) ile değerlendirilmiştir. PCA sonucunda elde edilen 4 temel bileşen ile çeşit, depolama süresi ve uygulama olmak üzere 3 kategorik değişken, NLPCA ile analiz edilmiştir. PCA ile yapılan analizde toplam varyansın yaklaşık %74’lük kısmı, NLPCA ile yapılan analizde ise yaklaşık % 58’lik kısmı açıklanmıştır. Analiz sonucunda; PC1 ile depolama süresi ve çeşit ile PC3 ve PC2 değişkenleri arasında güçlü bir ilişki olduğu gözlenirken, PC4 ve uygulama değişkenleri ile tüm değişkenler arasındaki ilişkilerinin düşük olduğu gözlenmiştir. Sonuç olarak; çok değişkenli veri setlerinde yer alan değişkenler arasındaki doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkilerin incelenerek, bu ilişkilerin kolay yorumlanabilir ve basit anlaşılabilir şekilde iki boyutlu uzayda sunulabilmesi açısından; NLPCA’nın tek başına ve/veya diğer çok değişkenli analiz yöntemleri ile birlikte kullanılabileceği vurgulanmıştır.