基于聚类分析对乳制品的消费评价的研究

【摘要】本文运用R软件以人造黄油生产商以特定的属性为基础，对11种乳制品的消费评价感兴趣，结果分为了三类。

【关键词】聚类分析 儿童 营养状态

一、引言

某人造黄油生产商以特定的属性为基础，对11种乳制品的消费评价感兴趣。

乳制品（黄油和人造黄油）Mk（k=1，2...，11） 特征变量：xj （j=1，2...，10）（主观的评价）

Sanella 可涂抹性

Homa 价格

SB 适合烤和煎

Delicado 口味

Hollandische Markenbutter 卡路里含量

Weihnachtsbutter 动物脂肪含量

Du darfst 维生素含量

表1.1案例中研究的品牌和变量属性评价通过32个受访者得到。他们根据这些属性，按一个七级评价等级对每一个品牌进行打分，因此可以得到一个三维矩阵（32*11*7）。因为聚类分析的算法只能分析二维数据，因此考虑后面一个11*7的矩阵，这个矩阵以11种乳制品作为样本，7种属性评价作为变量。

二、数据处理与分析

本次聚类分析采用的是层次聚类的方法。

层次聚类产生的最重要的结果就是谱系图，通过谱系图可以非常直观地看出整个聚类过程和结果。在谱系图中，聚类的全过程以直观的方式表现出来，它把类间的最大距离算做相对距离为25，其余的距离均换算成与之相比的相对距离大小。图形的左边代表进行聚类的对象或是事物，而对象或者类别的合并则通过线条连接的方式来表示，在这个例子中，对应的是这些黄油品牌编号列在结果的最左边，而在结果的上部列出的是类别见的相对距离，通过观察这个结果，可以将这些黄油品牌分为若干个类别。

图1谱系图

方案一：分为6类

第一类：case3，case9，case11，case10；第二类：case2；第三类：case1，case7；第四类：case8；第五类：case4，case5；第六类：case6

方案二：分为3类

第一类：case3，case9，case11，case10，case2；第二类：case1，case7，case8；第三类：case4，case5，case6

参考文献：

[1]（美）约翰逊（Johnson，R.A.）.实用多元统计分析[M].清华大学出版社，2008.

[2]薛毅.统计建模与R软件[M].清华大学出版社.

作者简介：王军良（1963-）、男、汉族、陕西西安人，副教授、1986年毕业于东北电力学院，本科学历，陕西国防工业职业技术学院在职教师，现从事暖通空调教学研究工作。