莊磊

摘 要 運(yùn)用主成份分析的方法，在對(duì)豆類(lèi)食品進(jìn)行調(diào)查統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，對(duì)豆類(lèi)食品的特征性指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)分析。分析結(jié)果表明：豆類(lèi)食品的特征性指標(biāo)主要由兩類(lèi)指標(biāo)組成；蛋白質(zhì)，脂肪，視黃醇當(dāng)量，鈣，維生素A，維生素E為同一類(lèi)指標(biāo)、鈉為另一類(lèi)。此結(jié)論在一定的條件下是正確合理的，對(duì)豆類(lèi)食品的質(zhì)量控制及其質(zhì)量檢驗(yàn)部門(mén)的初步檢測(cè)等都具有一定的指導(dǎo)作用。此結(jié)論有助于檢測(cè)步驟的減少、檢測(cè)效率的提高、檢測(cè)成本的節(jié)約，為選用步驟少效率高低成本的檢測(cè)對(duì)象來(lái)反應(yīng)豆類(lèi)食品質(zhì)量提供了理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞 豆類(lèi)食品；主成份分析；特征性指標(biāo)

中圖分類(lèi)號(hào)：O212 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-7597（2014）02-0170-02

本文發(fā)現(xiàn)每種豆類(lèi)食品成份基本相同，都含有蛋白質(zhì)，脂肪，視黃醇當(dāng)量，鈣，維生素A，維生素E和鈉等。本文經(jīng)過(guò)一系列調(diào)查分析后發(fā)現(xiàn)這些成份雖然含量各不相同，但是它們之間仍然存在著一定的相關(guān)性。因此，本文應(yīng)用主成份分析法對(duì)這些成份含量的相關(guān)性進(jìn)行了分析。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所有的數(shù)據(jù)都收集自911食物查詢網(wǎng)站。雖然網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)會(huì)有一定的偏差，但是這并不會(huì)影響我們對(duì)結(jié)果的判斷與份析。這些數(shù)據(jù)一般取的都是平均值，這樣可以避免選取的誤差。為了研究方便，本文僅僅選取了7中最主要的成份進(jìn)行分析。如有需要進(jìn)一步了解，可以去911食物查詢網(wǎng)站查詢。

2 主成份分析法（Principal Component Analysis，PCA）

主成份分析法時(shí)一種科學(xué)的，標(biāo)準(zhǔn)的研究方法。它能夠幫助我們透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)，從一組大量的復(fù)雜的數(shù)據(jù)中找出關(guān)鍵的具有代表性的數(shù)據(jù)，并通過(guò)一系列的科學(xué)計(jì)算轉(zhuǎn)化成另一組少量的簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)，從而便于我們的分析研究。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 原始數(shù)據(jù)的處理和標(biāo)準(zhǔn)化

本文通過(guò)調(diào)查了解，選取了7個(gè)最重要的變量來(lái)對(duì)豆類(lèi)食品進(jìn)行分析。本文按照主成份分析法的要求，為了便于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得出了7個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，見(jiàn)表1。

表1 變量相關(guān)性表

3.2 豆類(lèi)食品特征性指標(biāo)主成份分析的計(jì)算結(jié)果

在主成份分析的計(jì)算結(jié)果中，我們不再研究原始數(shù)據(jù)，而是對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，比如公因子方差、特征值、貢獻(xiàn)率等。在主成份分析中一般要求少數(shù)新變量的累積方差貢獻(xiàn)率應(yīng)大于80%。

計(jì)算結(jié)果如表所示，表2即為原始數(shù)據(jù)的公因子方差，表3即為各個(gè)主成份的解釋的總方差，表4即為成份矩陣。下面對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。

表3表明，前兩個(gè)主成份積累方差貢獻(xiàn)率達(dá)到80.534%，達(dá)到了主成份分析法要求的80%，所以本文提取了2個(gè)具有明顯代表性的主成份進(jìn)行分析，即原有的7個(gè)變量可以用兩個(gè)主成份表示，如表4所示。

提取方法：主成份分析

3.3 結(jié)果分析

從計(jì)算結(jié)果來(lái)看，主成份分析法得到了我們想要的結(jié)果，即化繁為簡(jiǎn)，本文提取前兩個(gè)主成份來(lái)反映原來(lái)的7個(gè)變量，這兩個(gè)主成份的貢獻(xiàn)率分別為65.897%和14.637%，累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到80.534%，超過(guò)了80%，這表明選取的兩個(gè)主成份能夠在80.534%的程度上反應(yīng)豆類(lèi)食品的營(yíng)養(yǎng)成份情況，結(jié)果是可信的。

在第一主成份中，蛋白質(zhì)、脂肪、視黃醇當(dāng)量、鈣、維生素A、維生素E六個(gè)變量所占權(quán)系數(shù)較大，蛋白質(zhì)、脂肪、視黃醇當(dāng)量、鈣、維生素A、維生素E都是人體所必須的成份，蛋白質(zhì)和脂肪的含量可以用第一主成份來(lái)表示，本文將之命名為：一般成份。

在第二主成份中，鈉變量所占權(quán)系數(shù)較大，鈉的含量可以用第二主成份來(lái)表示，本文將之命名為：鈉成份。

4 結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)7個(gè)變量進(jìn)行的主成份分析研究得出這樣的結(jié)論：豆類(lèi)食品的營(yíng)養(yǎng)成份含量可以用兩類(lèi)主成份表示，即一般成份和鈉成份，在每種主成份中，所包含的變量都是正相關(guān)的，例如，在第一主成份中，蛋白質(zhì)和脂肪、視黃醇當(dāng)量、鈣、維生素A、維生素E是正相關(guān)的，我們完全可以只檢測(cè)蛋白質(zhì)的含量，然后根據(jù)它們的相關(guān)性，從而得出其他成份的含量，這樣做既簡(jiǎn)單又方便，而且不會(huì)影響最終的結(jié)果。

通過(guò)對(duì)7個(gè)變量進(jìn)行主成份分析研究，本文認(rèn)為在一般成份中選取蛋白質(zhì)變量，在鈉成份中選取鈉變量，所檢測(cè)得出的結(jié)果與實(shí)際檢測(cè)所有指標(biāo)得出的結(jié)果在80.5345%的程度上是相同的，而且只檢測(cè)兩個(gè)指標(biāo)有助于減少成份檢測(cè)的成本和工作量，而且結(jié)果較為準(zhǔn)確，因此，本文認(rèn)為在檢測(cè)時(shí)完全可以只檢測(cè)豆類(lèi)食品中的蛋白質(zhì)和鈉的成份含量。

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