李國(guó)鋒，王　莉，肖遠(yuǎn)淑

(1.阿克蘇職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系，新疆阿克蘇　843000；2.阿克蘇地區(qū)高級(jí)技工學(xué)校紡織系，新疆阿克蘇　843000；3.新疆大學(xué)紡織與服裝學(xué)院，烏魯木齊　830046)

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基于主成分聚類分析評(píng)價(jià)棉花品質(zhì)的研究

李國(guó)鋒1，王莉2，肖遠(yuǎn)淑3

(1.阿克蘇職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系，新疆阿克蘇843000；2.阿克蘇地區(qū)高級(jí)技工學(xué)校紡織系，新疆阿克蘇843000；3.新疆大學(xué)紡織與服裝學(xué)院，烏魯木齊830046)

摘要：采用中國(guó)纖維檢驗(yàn)局公布的“中國(guó)棉花質(zhì)量分析報(bào)告”的8項(xiàng)指標(biāo)作為原始指標(biāo)，利用SPSS主成分分析法和聚類分析法對(duì)不同地區(qū)的細(xì)絨棉品質(zhì)進(jìn)行分析，篩選出特征根累計(jì)貢獻(xiàn)率86.931%的3個(gè)主成分，對(duì)選出的主成分進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，將棉花品質(zhì)按相似性分為三類地區(qū)。結(jié)果表明：各類地區(qū)間棉花品質(zhì)差距較大，第二類地區(qū)具有在顏色級(jí)、馬克隆值指標(biāo)的優(yōu)勢(shì)，第三類地區(qū)棉花品質(zhì)整體較差。研究結(jié)果對(duì)棉花采購(gòu)和紡織企業(yè)生產(chǎn)具有重要的參考作用。

關(guān)鍵詞：棉花品質(zhì)；主成分分析；聚類分析

紡織企業(yè)在配棉時(shí)習(xí)慣上將品級(jí)指標(biāo)作為主要指標(biāo)，原料購(gòu)買時(shí)也通常以品級(jí)的高低作為主要選擇指標(biāo)。隨著國(guó)家棉花質(zhì)量檢驗(yàn)體制改革的深入，HVI儀器化檢驗(yàn)方式進(jìn)一步得到大面積的普及[1]，已成為棉花品級(jí)檢驗(yàn)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。長(zhǎng)期以來(lái)，一些加工企業(yè)按照棉花產(chǎn)區(qū)進(jìn)行加工，片面理解棉花品級(jí)指標(biāo)，將不同地區(qū)的棉花混用，以得到期望的質(zhì)量，客觀地對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生了不利的影響。全面、準(zhǔn)確地掌握我國(guó)棉花品質(zhì)，有利于加強(qiáng)宏觀調(diào)控，引導(dǎo)紡織產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展[2]。

本文擬對(duì)我國(guó)15個(gè)不同地區(qū)及新疆兵團(tuán)的棉花品質(zhì)進(jìn)行主成分分析和系統(tǒng)聚類分析，找出棉花品質(zhì)中顏色級(jí)、軋工質(zhì)量、長(zhǎng)度、長(zhǎng)度28mm以上占比、馬克隆值、斷裂比強(qiáng)度、斷裂比強(qiáng)度中等檔以上占比、長(zhǎng)度整齊度指數(shù)等指標(biāo)之間的關(guān)系；在揭示這些指標(biāo)成分分布特征的基礎(chǔ)上，對(duì)不同產(chǎn)地棉花質(zhì)量做了綜合評(píng)價(jià)；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，將棉花性能相似的細(xì)絨棉聚集為一類，為原棉接批、計(jì)算機(jī)配棉提供科學(xué)理論指導(dǎo)[3]。

1　評(píng)價(jià)方法

1.1方法的選取

為科學(xué)、綜合地評(píng)價(jià)棉花質(zhì)量，GB 1103.1—2012《棉花 第1部分：鋸齒加工 細(xì)絨棉》規(guī)定了棉花纖維品質(zhì)評(píng)價(jià)方法。方法給出了反映棉纖維品質(zhì)的核心指標(biāo)，但由于各地區(qū)的差異性，檢測(cè)的各項(xiàng)指標(biāo)也有較大差異，尤其棉纖維指標(biāo)過(guò)多，評(píng)價(jià)異常困難，這給棉花交易和企業(yè)配棉帶來(lái)了較大的困難。主成分分析是把多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)，并能最大限度反映原來(lái)指標(biāo)信息[4]。聚類分析方法是按描述事物性質(zhì)的變量之間的相似程度進(jìn)行分類的一種方法，這類方法可以將多指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類[5]。本文采用主成分分析和聚類分析相結(jié)合的方法，先對(duì)我國(guó)各地區(qū)棉花品質(zhì)進(jìn)行主成分分析，再進(jìn)行聚類分析，以此進(jìn)行棉花品質(zhì)定量化的綜合評(píng)價(jià)。

1.2指標(biāo)的選取

選用中國(guó)纖維檢驗(yàn)局公布的“2013/2014年度中國(guó)棉花質(zhì)量分析報(bào)告”的8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，包括顏色級(jí)X1、軋工質(zhì)量X2、長(zhǎng)度X3、長(zhǎng)度28mm以上占比X4、馬克隆值X5、斷裂比強(qiáng)度X6、斷裂比強(qiáng)度中等檔以上占比X7、長(zhǎng)度整齊度指數(shù)X8。其中顏色級(jí)為標(biāo)準(zhǔn)級(jí)白棉3級(jí)以上占比，軋工質(zhì)量為P2及以上占比，長(zhǎng)度為逐包檢驗(yàn)平均長(zhǎng)度，馬克隆值為B級(jí)以上占比，斷裂比強(qiáng)度為各產(chǎn)棉省份棉花平均斷裂比強(qiáng)度，長(zhǎng)度整齊度指數(shù)為各產(chǎn)棉省份棉花平均長(zhǎng)度整齊度。

2　棉花品質(zhì)分析

2.1主成分分析

本文選取2013/2014年度中國(guó)棉花質(zhì)量分析報(bào)告的8項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)作為分析樣本[6]，使用SPSS 19.0軟件作為統(tǒng)計(jì)分析工具，對(duì)表1中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，經(jīng)KMO檢驗(yàn)，取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量值為0.555，大于0.5；Bartlett的Sig為0，小于0.05。因此，滿足正態(tài)分布且具有顯著性，得到相關(guān)系數(shù)的特征值、貢獻(xiàn)率、累積貢獻(xiàn)率以及成分矩陣，分別如表2和表3所示。

表1中國(guó)棉花質(zhì)量8項(xiàng)主要品質(zhì)指標(biāo)

序號(hào)地區(qū)顏色級(jí)/%軋工質(zhì)量/%長(zhǎng)度/mm長(zhǎng)度28mm以上占比/%馬克隆值/%斷裂比強(qiáng)度/(cN/tex)斷裂比強(qiáng)度中等檔以上占比/%長(zhǎng)度整齊度指數(shù)/%1江蘇46.1999.7429.0086.3852.3529.8999.0783.012浙江24.1699.9927.8843.8540.0528.8499.8982.923安徽11.9399.4227.7331.6041.1329.4199.1782.254江西10.1299.8027.6030.5319.6229.8999.7682.845湖北3.2099.9027.7838.6263.3228.8398.0382.206湖南2.5599.7527.8443.4059.7829.2598.5382.277天津28.1299.1628.1361.7045.8529.1199.4282.258河北52.0699.1728.7687.8763.3229.7498.8182.669山西32.4098.7628.3471.9632.7829.4696.7283.0210山東74.5099.6028.6583.6087.2129.6598.8282.3311河南39.4899.1328.3669.3079.8829.2598.3181.8112陜西95.4299.4628.7785.0791.0127.2673.9482.7413甘肅98.9999.8528.3273.5596.6428.2293.8783.0414新疆地方97.5899.4328.5381.5580.4427.4084.5782.5915新疆兵團(tuán)95.2397.3728.1963.2886.5126.9073.2782.08

表2KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

Kaiser-Meyer-Olkin度量0.555Bartlett的球形度檢驗(yàn)近似卡方107.763df28Sig.0

表3相關(guān)系數(shù)的特征值、貢獻(xiàn)率、累積貢獻(xiàn)率

成分初始特征值合計(jì)方差/%累積/%提取平方和載入合計(jì)方差/%累積/%14.12951.60751.6074.12951.60751.60721.86723.33674.9431.86723.33674.94330.95911.98886.9310.95911.98886.93140.7529.39596.32650.1732.16198.48760.0580.72199.20770.0510.63899.84680.0120.154100.00

由表3可知，相關(guān)系數(shù)的前3個(gè)特征根分別為4.129、1.867、0.959，前3個(gè)公共因子的累積貢獻(xiàn)率為86.931%。根據(jù)累積貢獻(xiàn)率大于85%的原則，故前3個(gè)主成分它能代表棉花品質(zhì)的86.931%的信息，可以認(rèn)為原來(lái)的8個(gè)指標(biāo)能夠綜合成3個(gè)主因子，作為評(píng)價(jià)我國(guó)各地區(qū)棉花品質(zhì)的主成分。

由表4可知，成分1(設(shè)為y1)主要由原始變量X1、X3、X4、X5、X6、X7表征，它反映了最多的原始變量的信息，可解釋為棉花的基本特性指標(biāo)；成分2(設(shè)為y2)主要由原始變量X2、X3、X4、X8表征，可解釋為棉花的長(zhǎng)度指標(biāo)；成分3(設(shè)為y3)主要由原始變量X8表征，為棉花長(zhǎng)度整齊度指標(biāo)。

表4因子載荷矩陣

指標(biāo)成分123Zscore(顏色級(jí))0.9450.125-0.132Zscore(軋工質(zhì)量)-0.4920.512-0.240Zscore(長(zhǎng)度)0.6910.6350.266Zscore(長(zhǎng)度28mm以上占比)0.7590.5760.254Zscore(馬克隆值)0.828-0.0580.197Zscore(斷裂比強(qiáng)度)-0.7550.4790.386Zscore(斷裂比強(qiáng)度中等檔以上占比)-0.8270.3920.303Zscore(長(zhǎng)度整齊度指數(shù))-0.0110.683-0.685

2.2基于主成分得分建立棉花品質(zhì)評(píng)價(jià)模型

由于主成分的因子負(fù)荷存在正負(fù)，各綜合指標(biāo)難以準(zhǔn)確地把握。獲取特征向量，建立y1、y2、y3這3個(gè)成分的回歸方程，主成分表達(dá)式為：

y1=0.465x1-0.242x2+0.34x3+0.374x4+0.407x5-0.372x6-0.407x7-0.005x8,

y2=0.091x1+0.375x2+0.465x3+0.422x4-0.042x5+0.351x6+0.287x7+0.5x8,

y3=0.128x1+0.523x2+0.648x3+0.588x4-0.059x5+0.489x6+0.4x7+0.697x8.

2.3計(jì)算主成分得分及綜合得分

分別計(jì)算3個(gè)成分分值；根據(jù)特征值的貢獻(xiàn)率大小為分配系數(shù)，計(jì)算綜合得分，并排序，結(jié)果見(jiàn)表5。

表5中國(guó)棉花品質(zhì)成分分值、綜合得分

序號(hào)地區(qū)y1分值排序y2分值y3分值綜合得分總排序聚類1江蘇0.05682.6203.6541.078412浙江-1.819130.1930.269-0.8611133安徽-2.25914-1.255-1.750-1.6681434江西-3.13215-0.220-0.307-1.7041535湖北-1.73211-1.151-1.605-1.3541336湖南-1.79412-0.815-1.137-1.2521237天津-0.91310-0.428-0.597-0.6431038河北0.44361.5492.1600.849619山西-0.60790.8371.1660.0228110山東0.86551.1511.6060.9085111河南0.1507-0.622-0.868-0.1729312陜西3.36620.1690.2371.8051113甘肅1.5541.0221.4271.2093114新疆地方2.44830.0360.0511.2782115新疆兵團(tuán)3.3881-3.088-4.3070.51272

從以上的主成分分析結(jié)果中的綜合得分可以看出，陜西的棉花品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)最高，其次是新疆地方，江西的最差。

3　棉花品質(zhì)的系統(tǒng)聚類分析

聚類分析是一種探索性的分類方法，它將一組數(shù)據(jù)按照本身的內(nèi)在規(guī)律較合理的分為幾類，它避免了憑主觀判斷造成的誤差，使數(shù)據(jù)分析結(jié)果更具客觀性。

3.1聚類分析

利用SPSS軟件對(duì)已選定的前三個(gè)主成分得分對(duì)棉花品質(zhì)進(jìn)行聚類分析，聚類采用分層聚類過(guò)程，聚類方法采用類間“ward法”，距離測(cè)度采用歐氏距離法，得到系統(tǒng)聚類分析的譜系圖，見(jiàn)圖1。

圖1　中國(guó)棉花品質(zhì)聚類分析譜系

由圖1可見(jiàn)，當(dāng)閾值介于15～25之間時(shí)，可以將其分為兩大類，樣本1、8、9、10、12、13、14是一類，樣本2、3、4、5、6、7、11、15為一類，說(shuō)明棉花品質(zhì)在地區(qū)上存在一定程度相似性；當(dāng)閾值介于10～15之間時(shí)，樣本層次聚類分析聚成三類，樣本1、8、9、10、12、13、14是一類，樣本15為一類，樣本2、3、4、5、6、7、11為一類，由于機(jī)采棉加工方式的特性，新疆兵團(tuán)棉花中軋工質(zhì)量為差的比例明顯高于其他省份和全國(guó)平均水平。因此，將樣本分為三類更為合適，這為進(jìn)一步開(kāi)展棉花品質(zhì)研究提供了依據(jù)。

3.2聚類結(jié)果

根據(jù)主成分聚類結(jié)果，不同類別的細(xì)絨棉指標(biāo)范圍如表6。

表6不同類別的細(xì)絨棉指標(biāo)范圍

指標(biāo)第一類(1,8,9,10,12,13,14)第二類(15)第三類(2,3,4,5,6,7,11)顏色級(jí)/%32.40～98.9995.232.55～39.48軋工質(zhì)量/%98.76～99.8597.3799.13～99.99長(zhǎng)度/mm28.00～29.0028.1927.60～28.36長(zhǎng)度28mm以上占比/%71.96～87.8763.2830.53～69.30馬克隆值/%32.78～96.6486.5119.62～79.88斷裂比強(qiáng)度/(cN/tex)27.26～29.8926.9028.83～29.89斷裂比強(qiáng)度中等檔以上占比/%73.94～99.0773.2798.03～99.89長(zhǎng)度整齊度指數(shù)/%82.33～83.0482.0881.81～82.92

注：顏色級(jí)為標(biāo)準(zhǔn)級(jí)白棉3級(jí)以上占比；軋工質(zhì)量為P2及以上占比；馬克隆值為B級(jí)以上占比。

為了更好地比較各類地區(qū)及兵團(tuán)的棉花質(zhì)量，使結(jié)論更加直觀、清晰，本文分別求出3類地區(qū)的主成分聚類平均得分。設(shè)第一類地區(qū)的主成分聚類平均得分為Z1，第二類地區(qū)的主成分聚類平均得分為Z2，第三類地區(qū)的主成分聚類平均得分為Z3，結(jié)果如下：

Z1=(1.078+0.849+0.022+0.908+1.805+1.209+1.278)/7=1.021,

Z2=0.512,

Z3=(-0.861-1.668-1.704-1.354-1.252-0.643-0.172)/7=-1.093.

4　結(jié)果分析

從主成分聚類分析結(jié)果和綜合得分可以看出，陜西、新疆地方、甘肅、江蘇、山東、河北和山西排在第一類位，這些地區(qū)的主成分聚類得分皆大于0；新疆兵團(tuán)排在第二類位；而河南、天津、浙江、湖南、湖北、安徽和江西排在第三類位，這些地區(qū)主成分聚類得分都小于0，分別排在9～15位。從第一主成分排名和綜合排名可以看出，在排序上產(chǎn)生了差別，這是因?yàn)樵诘谝恢鞒煞譀](méi)有超過(guò)85%時(shí)，其排名可能不夠準(zhǔn)確。

從聚類分析譜系圖看，全國(guó)細(xì)絨棉品質(zhì)大致可分為三類：第一類地區(qū)棉花品質(zhì)最好，第二類地區(qū)棉花品質(zhì)一般，第三類地區(qū)棉花品質(zhì)偏差。將主成分聚類分析的綜合得分和聚類分析分類結(jié)果相結(jié)合，可得出如下結(jié)論：

a) 各類地區(qū)間棉花品質(zhì)差距較大。第一類地區(qū)主成分聚類平均得分為1.021,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于第三類地區(qū)的得分，在構(gòu)成要素的8個(gè)指標(biāo)中，這些地區(qū)平均指標(biāo)中6項(xiàng)超過(guò)全國(guó)水平，可見(jiàn)整體品質(zhì)較好，故該地區(qū)應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)紡織產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展。

b) 第二類地區(qū)的棉花品質(zhì)接近第三類地區(qū)，但是新疆兵團(tuán)棉花品質(zhì)具備在顏色級(jí)、馬克隆值指標(biāo)的優(yōu)勢(shì)，其他指標(biāo)低于全國(guó)水平，這與新疆兵團(tuán)棉花大部分采用機(jī)采棉加工有直接的關(guān)系，而且，機(jī)采棉在減少“三絲”問(wèn)題上有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，因此，棉花生產(chǎn)加工時(shí)需單獨(dú)考慮。這也說(shuō)明單一主成分綜合得分排名并不能完全反映棉花品質(zhì)。

c) 與第一類地區(qū)相比較，第三類地區(qū)的主成分聚類平均得分僅為-1.093，在構(gòu)成要素的8個(gè)指標(biāo)中，這些地區(qū)平均指標(biāo)中僅4項(xiàng)超過(guò)全國(guó)水平，這說(shuō)明這類地區(qū)棉花品質(zhì)整體偏差。因此，需要通過(guò)政策扶持，調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，加大對(duì)育種、采摘技術(shù)、加工工藝等方面的專項(xiàng)研究力度，以提高其棉花品質(zhì)。

5　結(jié)　語(yǔ)

主成分聚類分析法是對(duì)主成分分析與聚類分析方法的綜合利用，利用該方法對(duì)全國(guó)各地區(qū)棉花品質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，其分析結(jié)果客觀。本文通過(guò)主成分分析將棉花品質(zhì)的8個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)歸結(jié)為三個(gè)主成分，代表了棉花品質(zhì)信息的86.931%，這樣，眾多評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的比較歸結(jié)成了三個(gè)主成分的比較。研究結(jié)果認(rèn)為，不同地區(qū)的棉花品質(zhì)通過(guò)主成分聚類分析，可將不同地區(qū)的棉花聚類。因此，研究結(jié)果可為棉花加工企業(yè)收購(gòu)加工棉花、紡織企業(yè)提供有價(jià)值的信息，為涉棉的政府職能部門(mén)、行業(yè)組織和相關(guān)企業(yè)研究棉花政策、扶持棉花產(chǎn)業(yè)及指導(dǎo)紡織企業(yè)合理配棉提供合理、科學(xué)的依據(jù)。

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(責(zé)任編輯：康鋒)

收稿日期：2015-03-23

基金項(xiàng)目：阿克蘇地區(qū)科技興阿項(xiàng)目(阿地財(cái)教[2014]71號(hào))；阿克蘇地區(qū)人才項(xiàng)目(阿地黨組傳(2015)106號(hào))

作者簡(jiǎn)介：李國(guó)鋒(1983-)，男，河南偃師人，講師，主要從事紡織設(shè)備、工藝及計(jì)算機(jī)應(yīng)用方面的研究。

中圖分類號(hào)：TS102.2

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1009-265X(2016)01-0005-04

Study on Evaluation of Cotton Quality Based on Principal Component Analysis and Cluster Analysis

LIGuofeng1,WANGLi2,XIAOYuanshu3

(1.Department of Mechanical and Electronic Engineering, Aksu Vocational And Technical College, Aksu,843000, China; 2. Department of Textile,, Aksu Senior Vocational School, Aksu, 843000, China;3.College of Textiles and Clothing, Xinjiang University, Urumqi 830046, China.)

Abstract：The paper uses eight indexes of quality analysis report of Chinese cotton released by China Fiber Inspection Bureau as original indexes. SPSS principal component analysis and cluster analysis are applied to analyze the quality of fine staple cotton in different areas and screen 3 principal components whose accumulative contribution rate of characteristic root is 86.931%. Hierarchical cluster analysis is conducted for selected principal components. Three types of areas are classified according to the similarity of cotton quality. The results show cotton quality in each area has a large gap. The second type of area has such advantages as color level and micronaire value index. Cotton quality in the third type of area is poor. The results has the importamt reference for cotton purchase and production of textile enterprises.

Key words：cotton quality; principal component analysis; cluster analysis