主成分分析法及其在啤酒風(fēng)味評(píng)價(jià)分析中的應(yīng)用

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1、釀酒科技2007年第11期(總第161期)·LIQUOR-MAKINGSCIENCE&TECHNOLOGY2007No.11(Tol.161)107主成分分析法及其在啤酒風(fēng)味評(píng)價(jià)分析中的應(yīng)用122邵威平,李紅,張五九(1.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科學(xué)與工程系,甘肅蘭州730070;2.中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院,北京100027)摘要:用較少的綜合指標(biāo)概括存在于大量觀測數(shù)據(jù)中的各類信息,綜合指標(biāo)之間彼此不相關(guān),各指標(biāo)代表的信息不重疊的分析方法稱為主成分分析。應(yīng)用主成分分析法可實(shí)現(xiàn)對(duì)不同品牌啤酒風(fēng)味差異性的評(píng)價(jià)、同一品牌啤酒風(fēng)味一致性

2、的評(píng)價(jià)、同一品牌不同生產(chǎn)廠之間一致性的評(píng)價(jià)和同一生產(chǎn)廠啤酒一致性的評(píng)價(jià)。該方法可消除各變量之間的共線性,減少變量的個(gè)數(shù),結(jié)果直觀;可以對(duì)啤酒樣品風(fēng)味的差異性、一致性與均一性進(jìn)行分析比較。(孫悟)關(guān)鍵詞:啤酒;主成分分析;啤酒風(fēng)味;評(píng)價(jià)中圖分類號(hào):TS262.5;TS261.7;O657文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B文章編號(hào):1001-9286(2007)11-0107-04MainComponentsAnalysisMethod&ItsApplicationintheEvaluationofBeerFlavor122SHAOWei-pi

3、ng,LIHongandZHANGWu-jiu(1.DepartmentofFoodSciences,GansuAgriculturalUniversity,Lanzhou,Gansu730070;2.ChinaNationalResearchInstituteofFoodandFermentationIndustry,Beijing100027,China)Abstract:Theuseoflesscompositeindicatorstogeneralizevarietiesofinformationinlargea

4、mountofmeasurementdata(nocorrelationsamongcompositeindicatorsandnoinformationoverlappingofeachcompositeindicator)wascalledmaincomponentsanalysis.Itcouldbeusedinevaluatingthediscrepancyoftheflavorofdifferentbrandsbeer,theconsistencyoftheflavorofthesamebrandbeer,th

5、econsistencyoftheflavorofbeerofthesamebrandbutproducedindifferentmanu-facturers,andtheconsistencyoftheflavorofbeerproducedinthesamemanufacturer.Maincomponentsanalysismethodcouldeliminatethecolinearamongallthevariateandreducevariatequantity.Itcouldbeusedinevaluati

6、ngthediscrepan-cyandtheconsistencyofbeerflavor.Keywords:beer;maincomponentsanalysis;beerflavor;evaluation在科學(xué)研究中,常常需要對(duì)反映事物屬性的多個(gè)變啤酒是個(gè)多指標(biāo)風(fēng)味食品,為了全面了解啤酒的風(fēng)量進(jìn)行大量的觀測,收集大量數(shù)據(jù)。多變量大樣本無疑味,啤酒企業(yè)開發(fā)了大量的檢測方法用于分析啤酒的指會(huì)為科學(xué)研究提供豐富信息,但同時(shí)也給數(shù)據(jù)處理帶來標(biāo),但是面對(duì)大量的指標(biāo)數(shù)據(jù),大多數(shù)企業(yè)又感到茫然,了困難。特別是某些變量之間可能存在

7、相關(guān)性和非相關(guān)不知道如何利用這些大量的數(shù)據(jù),由上面的介紹可知,性,這意味著表面上看來彼此不同的觀測數(shù)據(jù)并不能從在這種情況下,主成分分析法能夠派上用場。近年來,科各個(gè)側(cè)面反映事物的不同屬性,而恰恰是事物同一種屬研人員為了獲得對(duì)啤酒風(fēng)味更好的理解,多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)性的不同表現(xiàn)。由于這種相關(guān)性,使得觀測數(shù)據(jù)所反映的使用越來越多。這主要有以下兩方面的原因:①在啤出的事物本質(zhì),并沒有觀測數(shù)據(jù)本身多。如何從大量的酒領(lǐng)域里,幾乎沒有一個(gè)問題能夠使用單變量(單指標(biāo))觀測數(shù)據(jù)中擠去泡沫成分,獲取事物的本質(zhì)屬性,這就就能反映事物的屬性,例如啤酒

8、的好壞、一致性,不能通是主成分分析的目的。通過主成分分析,用較少的綜合過雙乙酰一個(gè)指標(biāo)說明問題;②另一個(gè)重要的原因就指標(biāo)概括存在于大量觀測數(shù)據(jù)中的各類信息,而綜合指是,近年來大量數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件的不斷出現(xiàn)和個(gè)人電腦的標(biāo)之間彼此不相關(guān),各指標(biāo)代表的信息不重疊,我們將普及促進(jìn)了多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的應(yīng)用。多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)在這種分析方