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葡萄酒模糊聚类和其最佳聚类选择 　　【摘 要】已有以品酒员的感官指标来评定葡萄酒质量的方法受品酒员主观因素影响较大，导致葡萄酒质量评定结果存在较大的不确定性。本文针对葡萄酒质量的评定问题，基于葡萄酒及酿酒葡萄的理化指标，根据影响葡萄酒外观、口感和香气的主要理化指标，通过基于模糊等价关系的模糊聚类分析以及F-统计量选择最佳聚类，并借助于MATLAB编程实现，结合具体葡萄酒理化指标的数据，验证葡萄酒的模糊聚类及其最佳聚类选择方法的有效性。该方法能客观地评价葡萄酒的质量，为葡萄酒质量的评定提供可选择的方法。 【关键词】葡萄酒；理化指标；模糊聚类；F统计量 Fuzzy Clustering and Chose of Optimal Classification on Wine HUANG Chun-e YE Zhi-wei SUN Ming-xing （College of Biochemical Engineering， Beijing Union University， Beijing 100023， China） 【Abstract】The existed method of evaluating wine quality placed emphasis on inviting experienced wine tastes， and is influenced subjectively by the tastes. This will lead to many uncertainties on wine classification. In this paper， based on fuzzy Cluster analysis method and F-statistical magnitude， wines are classified by main physical and chemical index of wine and grape， and optimal classification is chosen. This method is checked by combining with specific data and MATLAB program， and good results are achived. The approach can objective evaluate the wine quality and propose an alternatives. 【Key words】Wine； Physical and chemical index； Fuzzy clustering； F-statistical magnitude 0 引言 葡萄酒是以新鲜葡萄或葡萄汁为原料，经发酵而成的含有多种营养成分的饮料酒，是世界公认对人体有益的健康酒精饮品，其质量受到高度关注。长期以来，葡萄酒质量的评定都是通过聘请有资质的品酒员，通过品酒员对葡萄酒各项指标打分求和来确定葡萄酒的质量。然而在以品酒员的感官指标来评定葡萄酒质量的方式中，主观因素占据主导地位，葡萄酒质量评定结果存在较大的不确定性[1-2]。因此，建立合理、规范、客观的葡萄酒质量评定方法显的尤为重要。 酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。从而，根据葡萄酒和葡萄的理化指标对葡萄酒进行分类能较客观的评价葡萄酒的质量。文献[3]中，通过对2012年“高教社”杯全国大学生数学建模竞赛题目的分析，综合利用主成分分析和逐步回归法，将大量复杂的葡萄酒理化指标变量简化提炼为与葡萄酒质量关系密切的少数指标，并表明利用理化指标来评价葡萄酒质量的合理性。 模糊聚类[4]作为一种有效的数据挖掘方法，成为聚类分析研究的热点，已有一些研究将其应用于2012年“高教社”杯全国大学生数学建模竞赛题中的葡萄酒分类中：文献[5]中利用基于模糊等价关系的模糊聚类的方法并通过程序达到了分类的效果，但是缺乏对葡萄酒理化指标的分析，且最终阈值λ的取法很难确定；文献[6]中利用模糊C均值聚类和主成分分析算法进行分类，但其中主成分的选取过于简单，且没有考虑参数c的取值对聚类结果的影响。因此，将模糊聚类应用于葡萄酒的分类并没有取得较好的结果。 模糊聚类的研究中，聚类的有效性有着重要的作用，成为学者们关注的问题[7]。文献[8-9]指出了已有模糊聚类中最优聚类方法的不足，并加以改进；文献[10-12]提出了模糊聚类中最优聚类的选择，为模糊聚类最终结果的选取提供了可选择的方法，其中基于F统计量的方法[10]表现出了较好的效果。 本文以2012年“高教社”