葡萄酒質量評價的主成分法研究

溫靖程

[摘要]為了分析釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標對葡萄酒質量的影響，我們運用了主成分分析法，對香氣質量與氨基酸、白藜蘆醇、黃酮酸之間的關系，口感質量與氨基酸、還原糖、有機酸、單寧、白藜蘆醇、黃酮醇之間的關系，進行了分析，發現釀酒葡萄和葡萄酒的理性指標對葡萄酒質量并無明顯的影響。

[關鍵詞]葡萄酒質量；評價；主成分法

1.主成分分析法模型求解

主成分分析法通過提取主成分的方法對數據進行綜合評價，將對于葡萄酒質量影響較大的理性指標作為評價的指標，在這里以紅葡萄酒為例進行說明。

在探究紅葡萄酒的理性指標對紅葡萄酒質量的影響時，所選的評價指標為下面的五個：

x1：花色苷 x2：單寧 x3：總酚 x4：酒總黃酮 x5：白藜蘆醇

現在來進行統計分析。共有27個樣品，每個樣品有五個指標值，用SPSS軟件對這些數據進行相關性分析（見附錄7），得到標準化的相關系數矩陣

用MATLAB（見附錄7）容易計算其特征值和特征向量，計算顯示依大小次序排列后，后兩個特征值的和就占八個指標的90.3%，因此選用后兩個就可以綜合這八個指標的信息，這兩個因子分別用y4，y5表示，就得到

顯然，主成分分析結果并不好，并不能根據y1的值確定紅葡萄的質量，因此，不能依據葡萄酒的理化指標來評價葡萄酒的質量。

下面探究紅葡萄的理性指標對紅葡萄酒質量的影響。所選的評價指標為下面的11個：

x1：氨基酸 x2：花色苷 x3：有機酸 x4：多酚氧化酶活力 x5：總酚

x6：單寧 x7：葡萄總黃酮x8：白藜蘆醇 x9：黃酮醇 x10：總糖

x11：固酸比

接著進行統計分析，共有27個樣品，每個樣品有五個指標值，用SPSS軟件對這些數據進行相關性分析，得到標準化的相關系數矩陣。再求該矩陣的特征值和特征向量（見附錄7）。計算結果表明后三個特征值的和占總指標的84.49%，則后三個指標就可以大致綜合這11個指標的信息。

從yi表達式中xi前面的系數大致可以得到：

y9：反應香氣質量，且x8（白藜蘆醇），x9（黃酮醇）的指標越高，葡萄酒香氣的質量越好。

y10：反應口感質量，且x1（氨基酸），x2（花色苷），x11 （固酸比）的指標越高，葡萄酒的口感質量越好。

2.模型評估

我們的模型通過對所給數據的統計與分析，評估出對葡萄酒質量影響最大的理化指標，并給出了各理化指標之間的關系式，以及其對釀酒葡萄質量的影響，最后論證了能否用釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標來評價葡萄酒的質量。

然而，本模型也有些許缺陷，主成分分析法由于只考慮主要影響因子，因此沒有充分利用所給數據，使論證不夠全面，還有待改進。