基于主成分分析和聚类分析的海沃德猕猴桃品质指标综合评价

摘要：

为更准确评价猕猴桃品质,选取陕西省眉县的157个海沃德猕猴桃,对果实的单果质量、长轴、短轴、厚度、体积、果皮颜色和糖度、酸度、硬度9个分级指标进行了描述统计和相关分析,采用主成分分析法建立综合得分数学模型,对综合得分进一步做K-means聚类分析,最后利用Fisher判别分析法对样品重新进行聚类以验证K-means聚类分析方法的可靠性.结果表明,除体积与单果质量间差异不明显外,其余各分级指标之间均存在显著差异;按综合得分将样品聚为3类:优为0.10～1.39,中为-0.44～0.09,差为-1.27～-0.46;判别分析对聚类结果的正确率达到98.72％,所以两者具有较高的一致性.

关键词：猕猴桃、质量评价、主成分分析、聚类分析、判别分析

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61175099;西北农林科技大学博士科研启动基金项目2012BSJJ027;陕西省资助引进人才经费项目Z111021303

在线出版日期：2014-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-10