t1-t2 关系图 (Score Plot)

🗺️ 这是什么？

这是全景地图。它把几十列数据压缩到一张二维平面上（PC1 和 PC2），让你一眼看清谁和谁是一伙的。

它展示了样本（行）在主成分空间里的位置。

🧐 怎么看？

1. 聚类 (Cluster)：
   • 如果点都在中间扎堆，说明数据很稳定。
   • 如果点分成了两堆，说明数据里有两个不同的“群体”（比如不同批次、不同工艺）。
2. 离群 (Outlier)：
   • 那些孤零零跑得老远的点，就是特立独行的异常值。

🛠️ 怎么用？

注：此图表具备套索功能，可圈选异常值。

• 画圈圈：用鼠标圈住一堆点，看看它们是不是都来自同一个时间段。
• 对比分析：第一次圈选的点，会被标记为红色。后续圈选的点，会被标记为蓝色，点击对比分析可观察参数贡献。