This paper discusses the applicability of the Principal Component Analysis-Agglomerative Hierarchical Clustering (PCA-AHC) approach to provenance studies of non-ferrous metals using combined Pb isotope and chemistry data. Pb isotopic ratios were converted to the natural abundance of individual isotopes and then to weight units. Next, all relevant variables (Pb isotopes and trace elements) were processed with PCA and AHC to examine the relationships between observations. The method is first verified on three literature-based case studies (1, 2, and 3). It is argued that, as is the case in archaeological iron provenance studies, the PCA-AHC method is also viable for non-ferrous metals. This method can greatly facilitate research, compared to conventional biplots with ratios of Pb isotopes and trace elements. Additionally, PCA-AHC can become part of the initial deposit selection process, and it can help clarify less obvious classification cases. The main problem with a practical application of this approach is insufficient deposit datasets with complete Pb isotopic and chemistry data. In such cases, it is possible to use the PCA-AHC method separately on Pb isotopic and chemistry data and then to compare and contrast results. Alternatively, the proposed approach can be used solely with Pb isotopic data. This application is shown in two additional case studies (4 and 5), which demonstrate the method’s application for tracing artefacts to their parent ores using datasets with a few thousand observations.

本文讨论了主成分分析-凝聚层次聚类 (PCA-AHC) 方法在使用 Pb 同位素和化学组合数据进行有色金属来源研究中的适用性。Pb 同位素比率被转换为单个同位素的自然丰度，然后转换为重量单位。接下来，使用 PCA 和 AHC 处理所有相关变量（Pb 同位素和微量元素）以检查观测值之间的关系。该方法首先在三个基于文献的案例研究（1、2 和 3）中得到验证 。有人认为，与考古铁来源研究的情况一样，PCA-AHC 方法也适用于有色金属。与具有 Pb 同位素和微量元素比率的传统双标图相比，这种方法可以极大地促进研究。此外，PCA-AHC 可以成为初始存款选择过程的一部分，它可以帮助澄清不太明显的分类案例。这种方法实际应用的主要问题是缺乏完整的 Pb 同位素和化学数据的矿床数据集。在这种情况下，可以分别对 Pb 同位素和化学数据使用 PCA-AHC 方法，然后比较和对比结果。或者，所提出的方法可以单独用于 Pb 同位素数据。此应用程序显示在另外两个案例研究（4 和 5）中，它们展示了该方法在使用具有数千个观测值的数据集追踪人工制品至其母体矿石方面的应用。这种方法实际应用的主要问题是缺乏完整的 Pb 同位素和化学数据的矿床数据集。在这种情况下，可以分别对 Pb 同位素和化学数据使用 PCA-AHC 方法，然后比较和对比结果。或者，所提出的方法可以单独用于 Pb 同位素数据。此应用程序显示在另外两个案例研究（4 和 5）中，它们展示了该方法在使用具有数千个观测值的数据集追踪人工制品至其母体矿石方面的应用。这种方法实际应用的主要问题是缺乏完整的 Pb 同位素和化学数据的矿床数据集。在这种情况下，可以分别对 Pb 同位素和化学数据使用 PCA-AHC 方法，然后比较和对比结果。或者，所提出的方法可以单独用于 Pb 同位素数据。此应用程序显示在另外两个案例研究（4 和 5）中，它们展示了该方法在使用具有数千个观测值的数据集追踪人工制品至其母体矿石方面的应用。所提出的方法可以单独用于 Pb 同位素数据。此应用程序显示在另外两个案例研究（4 和 5）中，它们展示了该方法在使用具有数千个观测值的数据集追踪人工制品至其母体矿石方面的应用。所提出的方法可以单独用于 Pb 同位素数据。此应用程序显示在另外两个案例研究（4 和 5）中，它们展示了该方法在使用具有数千个观测值的数据集追踪人工制品至其母体矿石方面的应用。