阮 婷, 袁惠芬, 汪東升, 孟曉東, 夏 威

(1.安徽工程大學(xué) 紡織服裝學(xué)院，安徽 蕪湖 241000；2.安徽工程大學(xué) 紡織面料安徽省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 蕪湖 241000；3.安徽紅愛實(shí)業(yè)股份有限公司，安徽 安慶 246500)

隨著生活水平的提高，消費(fèi)者對(duì)服裝舒適性和合體度的要求越來越高，現(xiàn)有的國標(biāo)號(hào)型標(biāo)準(zhǔn)已不能滿足部分特殊體型人群的需要，服裝市場(chǎng)迫切需要更完備、更細(xì)致的人體體型分類。高磊等[1]利用手工測(cè)量和三維人體測(cè)量提取了男性下體部位及男性第一性征的數(shù)據(jù)，通過主成分分析提取了圍度形態(tài)因子、縱向形態(tài)因子、豐滿因子、性征形態(tài)因子和腰胯形態(tài)因子進(jìn)行下半身體型分類，研究結(jié)果為男性內(nèi)褲的紙樣設(shè)計(jì)提供了建議。張中啟等[2]首先通過因子分析提取了反映下體體型特征的5個(gè)主要因子，再通過R型聚類提取了能夠反映男大學(xué)生下體體型特征的15個(gè)特征指標(biāo)，最后利用層次聚類將男大學(xué)生下體體型分為5類，研究結(jié)果為設(shè)計(jì)合體男性褲裝提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。齊靜等[3]通過因子分析和K-means聚類分析將西部地區(qū)青年男性的體型分為7類，研究結(jié)果為制訂新的男性服裝號(hào)型標(biāo)準(zhǔn)提供了理論支持。黃燦藝等[4]選取身高、胸圍、總肩寬、頸根圍、頸中圍、后頸根圍、頸長(zhǎng)和肩頸點(diǎn)寬8個(gè)尺寸，運(yùn)用K-means聚類分析，把青年男性頸部按照粗細(xì)分為7個(gè)類型，研究結(jié)果為男裝領(lǐng)型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供了尺寸參考。金娟鳳等[5]借助IMAGEWAGE 12.0與MATLAB R2012b軟件，通過分析肩點(diǎn)橫截面形態(tài)特征，提取了曲線曲率半徑及矢額徑比作為分類指標(biāo)，對(duì)比曲率半徑均值，確定了5個(gè)特征點(diǎn)角度，運(yùn)用K-means聚類分析及方差分析將肩部形態(tài)劃分為4類，研究結(jié)果為肩部結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供了參考。隨著科技的進(jìn)步，人體測(cè)量方式已逐漸從傳統(tǒng)手工測(cè)量轉(zhuǎn)向更高效客觀的非接觸三維掃描人體測(cè)量。與傳統(tǒng)手工測(cè)量方式不同，三維人體測(cè)量方式的測(cè)量部位更多、數(shù)據(jù)量更大，根據(jù)三維人體測(cè)量數(shù)據(jù)來進(jìn)行體型分類是該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本研究以青年男性大學(xué)生群體為對(duì)象，通過三維人體測(cè)量技術(shù)采集其上半身數(shù)據(jù)并通過因子分析提取特征參數(shù)，結(jié)合聚類分析實(shí)現(xiàn)青年男性上半身體型的分類，以期為提高青年男性上衣的合體性提供有價(jià)值的參考。

1 實(shí)驗(yàn)方法

1.1 測(cè)試儀器

北京博維恒信3D Camega非接觸三維人體掃描儀。

1.2 測(cè)試要求

參照GB/T 23698—2009《三維掃描人體測(cè)量方法的一般要求》[6]，實(shí)驗(yàn)環(huán)境需要符合裸體測(cè)量環(huán)境要求，實(shí)驗(yàn)溫度為(25±2)℃，相對(duì)濕度為(65±5)%。測(cè)試需穿著三維人體測(cè)量專用的緊身衣，赤足，戴頭套，不得佩戴手表、眼鏡等飾品。測(cè)試者按測(cè)量要求自然站立，雙手握拳距離大腿5～8 cm，測(cè)量時(shí)保持正常呼吸頻率，避免因晃動(dòng)造成的測(cè)試誤差。同時(shí)，為了提高測(cè)量精確度，對(duì)同一個(gè)人進(jìn)行3次三維人體測(cè)量后取平均值。

1.3 測(cè)量項(xiàng)目

參照GB/T 16160—2017《服裝用人體測(cè)量的尺寸定義與方法》[7]，選取27個(gè)三維人體測(cè)量項(xiàng)目，另補(bǔ)充1個(gè)手動(dòng)測(cè)量項(xiàng)目——體重，共計(jì)28個(gè)項(xiàng)目，具體如表1所示。

表1 測(cè)量項(xiàng)目Tab.1 Measurement items

1.4 樣本容量

合理的樣本容量N是進(jìn)行樣本抽樣與分析的前提與基礎(chǔ)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，N<30為小樣本，N>30為大樣本[8]。進(jìn)行人體測(cè)量分析時(shí)，N越大，分析結(jié)果越精確。按GB/T 1335.1—2008《服裝號(hào)型 男子》[9]查詢青年男性上半身體型中重要部位尺寸(身高、胸圍、腰圍、總肩寬)的最大允許誤差和標(biāo)準(zhǔn)差，具體如表2所示。

表2 成年男性部分尺寸允許的最大誤差和標(biāo)準(zhǔn)差Tab.2 Maximum allowable errors and standard deviations of male adult part sizes

樣本容量N計(jì)算公式[10]如下：

式中：μα表示α水平的概率；S表示總體標(biāo)準(zhǔn)差；Δ表示樣本最大允許誤差。

取顯著性水平α=5%，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)表μα=1.96、人體腰圍標(biāo)準(zhǔn)差S=6.70 cm、最大允許誤差Δ=1.0 cm，得N≈173，即理論上N應(yīng)不低于173?？紤]到會(huì)產(chǎn)生無效樣本，最終確定N=210。

1.5 實(shí)驗(yàn)對(duì)象

選取安徽工程大學(xué)210名青年男性在校大學(xué)生作為研究對(duì)象，年齡為18～25歲，身高為160～190 cm，體重為45～98 kg。

2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

2.1 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

為保證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的合理性，在數(shù)據(jù)分析之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理分為數(shù)據(jù)同趨化處理和無量綱化處理，前者解決不同性質(zhì)數(shù)據(jù)問題，后者解決數(shù)據(jù)可比性問題。常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法有最小最大標(biāo)準(zhǔn)化、Z-score標(biāo)準(zhǔn)化和按小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化等。本研究選擇Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理，即用變量的觀察值減去變量均值，再除以變量標(biāo)準(zhǔn)差。經(jīng)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理后，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值，可消除數(shù)據(jù)大小和單位的影響，便于不同單位或量級(jí)的指標(biāo)進(jìn)行比較和加權(quán)。經(jīng)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)值應(yīng)為-1～1，若數(shù)值的絕對(duì)值大于2，則認(rèn)為該數(shù)值為異常值而予以剔除。預(yù)處理后，最終保留199名實(shí)驗(yàn)對(duì)象的測(cè)量數(shù)據(jù)。

2.2 因子分析

2.2.1Bartlett和KMO檢驗(yàn)

因子分析能夠在丟失最少信息的前提下，將原始的眾多指標(biāo)綜合成具有代表性的因子[11]。KMO即Kaisex-Meyer-Olkin測(cè)度，可檢測(cè)變量間的偏相關(guān)度是否很小；Bartlett球形檢驗(yàn)，可檢驗(yàn)相關(guān)矩陣是否為單位矩陣。KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)可用于檢測(cè)數(shù)據(jù)是否適合做因子分析[12]。KMO檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 KMO和Bartlett檢驗(yàn)Tab.3 Test of KMO and Bartlett

根據(jù)表3可知，KMO檢驗(yàn)結(jié)果為0.702，大于0.7，說明數(shù)據(jù)適合做因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)的近似卡方值較大，為9 894.175，相應(yīng)顯著性概率為0.000，為高度顯著，說明變量間相互獨(dú)立。因此，采集的數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

2.2.2分析過程

表4是對(duì)上半身相關(guān)部位總方差的解釋。其中，前7個(gè)成分的特征值大于1，累積方差達(dá)80.541%，即提取前7個(gè)成分后，可解釋總方差的80.541%。

表4 上半身相關(guān)部位總方差解釋Tab.4 Total variance explained for upper body

表5是因子載荷矩陣采用方差最大法經(jīng)過正交旋轉(zhuǎn)得到的旋轉(zhuǎn)成分矩陣。結(jié)合表4，可以得到以下7個(gè)用于描述上半身特征的公因子：

(1)第1公因子為體重、頸圍、胸圍、腹圍、腰圍、上臂圍、手腕圍、總肩寬、前肩寬、胸圍上身比、前胸寬、后背寬這12個(gè)關(guān)于上半身圍度寬度的變量，稱為圍度寬度因子；

(2)第2公因子為肚胸凸差、胸凸、腰凹、肚凸、凸腹值這5個(gè)關(guān)于上半身曲線的變量，稱為曲線因子；

(3)第3公因子為身高、后腰節(jié)長(zhǎng)、前腰節(jié)長(zhǎng)、前胸圍線高這4個(gè)關(guān)于上半身長(zhǎng)度的變量，稱為長(zhǎng)度因子；

(4)第4公因子為下身上身比、后腰節(jié)身高比這2個(gè)關(guān)于上半身比例的變量，稱為上半身比例因子；

(5)第5公因子為肩斜左、肩斜右這2個(gè)關(guān)于肩部的變量，稱為肩部形態(tài)因子；

(6)第6公因子為袖長(zhǎng)、袖長(zhǎng)身高比這2個(gè)關(guān)于袖長(zhǎng)的變量，稱為袖長(zhǎng)形態(tài)因子；

(7)第7公因子為胸腰差，稱為胸腰差因子。

綜上，影響上半身體型特征的因子可以歸納總結(jié)為圍度寬度因子、曲線因子、長(zhǎng)度因子、上半身比例因子、肩部形態(tài)因子、袖長(zhǎng)形態(tài)因子、胸腰差因子。其中，影響青年男性上半身體型的主要變量集中在圍度寬度因子上，其次是曲線因子和長(zhǎng)度因子。

表5 旋轉(zhuǎn)成分矩陣Tab.5 Rotational component matrix

表5(續(xù))

2.2.3特征指標(biāo)的提取

為便于描述上半身體型特征，采用權(quán)重分析方法，計(jì)算比較各公因子的方差貢獻(xiàn)率和各變量的權(quán)重，提取出各公因子的特征指標(biāo)。首先通過計(jì)算因子貢獻(xiàn)率與7個(gè)因子累計(jì)貢獻(xiàn)率的比值得到各因子的權(quán)重，然后依據(jù)成分得分系數(shù)矩陣的系數(shù)計(jì)算得到各變量在公因子中的權(quán)重，具體結(jié)果如表6所示。

表6 因子權(quán)重值Tab.6 Factor weights

由表6可以看出，胸圍、肚胸凸差、身高、下身上身比、肩斜左、袖長(zhǎng)身高比、胸腰差在各公因子中所占比重最大，即這7個(gè)變量在各公因子對(duì)應(yīng)的變量中最為重要，故將這7個(gè)變量作為青年男性上半身的特征指標(biāo)。

3 K-means聚類分析

K-means聚類采用距離作為個(gè)體之間相似性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，把距離近且獨(dú)立的簇作為最終目標(biāo)[13]。在進(jìn)行K-means分析時(shí)，首先依據(jù)專業(yè)知識(shí)和因子權(quán)重比例確定分類的特征指標(biāo)，然后利用ANOVA檢驗(yàn)確定聚類數(shù)K，最佳分類數(shù)的類間誤差平方和最小，類內(nèi)誤差平方和最大且F值最大。最佳分類數(shù)的組內(nèi)差異遠(yuǎn)小于組間差異，即最佳分類數(shù)的組內(nèi)體型相似、不同組體型差異明顯。

結(jié)合服裝結(jié)構(gòu)知識(shí)可知：圍度寬度因子反映人體的寬度和軀干、上肢的厚度；曲線因子反映人體曲線凹凸程度及豐滿度；長(zhǎng)度因子反映人體高度，肩部形態(tài)因子、上半身比例因子、袖長(zhǎng)形態(tài)因子和胸腰差因子只反映人體上半身部分結(jié)構(gòu)特征。結(jié)合因子權(quán)重的占比可知：圍度寬度因子、曲線因子和長(zhǎng)度因子的權(quán)重共占上半身總權(quán)重的68.9%，占比較高；上半身比例因子、肩部形態(tài)因子、袖長(zhǎng)形態(tài)因子和胸腰差因子的權(quán)重之和占上半身總權(quán)重的31.1%，占比不高。因此，不將上半身比例因子、肩部形態(tài)因子、袖長(zhǎng)形態(tài)因子和胸腰差因子作為上半身分類依據(jù)。綜上所述，選取圍度寬度因子中的前肩寬、曲線因子中的肚胸凸差和長(zhǎng)度因子中的身高作為K-means聚類分析的特征指標(biāo)。

方差分析見表7。通過表7可知，從概率值來看，當(dāng)顯著性小于0.05時(shí)，變量是無差異的假設(shè)成立，故當(dāng)分類數(shù)為4、5、6、7、8、9、10時(shí)結(jié)果可接受。比較來看，當(dāng)體型分類數(shù)為4時(shí)，類間誤差平方和最大，類內(nèi)誤差平方和最小且F檢驗(yàn)值最大，聚類效果最佳，說明將樣本分為4類較為合理。

表7 方差分析Tab.7 Analysis of variance

采用胸圍、肚胸凸差和身高3個(gè)指標(biāo)對(duì)青年男性上半身體型進(jìn)行分類，將199個(gè)樣本分為4類。各項(xiàng)分類指標(biāo)中心值及其案例數(shù)和占比見表8。由表8可知：第一類胸圍最小，肚圍最小，肚胸凸差較大，身高最矮，上半身體型呈現(xiàn)矮瘦圓臺(tái)型；第二類胸圍最大，肚圍最大，肚胸凸差較小，身高較矮，上半身體型呈現(xiàn)矮胖圓臺(tái)型；第三類胸圍較大，肚圍較大，肚胸凸差最小，身高最高，上半身體型呈現(xiàn)高胖圓臺(tái)型；第四類胸圍較小，肚圍較小，肚胸凸差最大，身高較高，上半身呈現(xiàn)高瘦圓臺(tái)型。由4類體型占比來看：第四類高瘦圓臺(tái)型占比最大，為30.15%；第三類高胖圓臺(tái)型占比最小，為21.61%。

表8 分類結(jié)果Tab.8 Classification results

4 結(jié)語

使用因子分析提取出圍度寬度因子、曲線因子、長(zhǎng)度因子、上半身比例因子、肩部形態(tài)因子、袖長(zhǎng)形態(tài)因子、胸腰差因子這7個(gè)反映青年男性上半身特征的公因子。采用權(quán)重分析方法，選取胸圍、肚胸凸差和身高作為分類指標(biāo)。通過方差分析，確定最佳分類數(shù)為4。運(yùn)用K-means聚類分析法，將青年男性上半身體型分為矮瘦圓臺(tái)型、矮胖圓臺(tái)型、高胖圓臺(tái)型和高瘦圓臺(tái)型4種，各體型占比分別為24.62%、23.62%、21.61%和30.15%。其中，高瘦圓臺(tái)型占比最高，高胖圓臺(tái)型占比最低。該研究結(jié)論為企業(yè)進(jìn)行青年男性上半身服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供了有價(jià)值的參考。