Recebido em 16/9/09; aceito em 3/4/10; publicado na web em 20/7/10 PERIODIC CLASSIFICATION: A DIDACTIC EXAMPLE TO TEACH PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS. A dataset of chemical properties of the elements is used herein to introduce principal components analysis (PCA). The focus in this article is to verify the classification of the elements within the periodic table. The reclassification of the semimetals as metals or nonmetals emerges naturally from PCA and agrees with the current SBQ/IUPAC periodic table. Dataset construction, basic preprocessing, loading and score plots, and interpretation have been emphasized. This activity can be carried out even when students with distinct levels of formation are together in the same learning environment.Keywords: principal components analysis; semimetals; chemical properties of the elements. INTRODUÇÃOA análise de componentes principais (PCA) encontra-se certamente entre as mais importantes ferramentas da análise multivariada, inclusive por constituir a base onde se fundamentam a maioria dos outros métodos multivariados de análise de dados. Como uma ferramenta de análise exploratória a PCA permite revelar a existência ou não de amostras anômalas, de relações entre as variáveis medidas e de relações ou agrupamentos entre amostras. Além disto, métodos eficientes de classificação, como a modelagem independente para analogia de classes (SIMCA) e de calibração, como a regressão em componentes principais (PCR) ou a regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), são derivados da PCA.No contexto da aplicação em problemas químicos estes métodos estatísticos são denominados métodos quimiométricos. A importância da quimiometria para os laboratórios modernos de química cresceu com a capacidade dos instrumentos analíticos de produzirem conjuntos de dados cada vez maiores e mais complexos e com a evolução dos computadores que permitem tratá-los agilmente. Assim, aplicações de PCA em problemas de química são cada vez mais comuns e podem ser encontradas facilmente na literatura. 1-10Para o aprendizado desta ferramenta estão disponíveis vários livros 11,12 e artigos, 13-15 tanto para quem pretende apenas usar a PCA como para quem pretende se aprofundar na álgebra e nos algoritmos empregados. Um problema recorrente que não pode ser negligenciado é o risco que os usuários correm de perder o sentido químico de seus estudos, muitas vezes preocupados apenas com as tabelas e os gráficos de excelente qualidade produzidos pelos programas. Este risco é minimizado quando o sistema estudado é bem conhecido e as interpretações dos resultados da PCA são feitas fundamentadas neste conhecimento prévio.Nos cursos de quimiometria comumente enfrentam-se dificuldades para encontrar uma aplicação para a análise de componentes principais que seja suficientemente didática para um primeiro contato. Aplicações envolvendo os mais diversos sistemas 1-10 podem ser empregadas, mas estes sempre serão dominados por alguns alunos e não por outros. Assim, um banco de dados oriundo de espectroscopia é um bom exemplo para um ...

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