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user: 3. 结果与讨论 3.1. 主成分分析 本研究检测所得数据饶河和外地蜂蜜的同位素丰度比为84/86 Sr，84/87 Sr，84/88 Sr，86/87 Sr，86/88 Sr，87/88 Sr，10/11B，一共7组数据，根据需要对7组数据进行降维处理，将原来的7个变量重新组合成一组新的互相无关的4个综合变量，同时根据实际需要从4个综合变量中取出2个尽可能多地反映原来变量的信息的综合变量进行分析。 3.1.1. 数据的降维处理 利用MPP计量软件对以上7组数据进行降维处理，降维后的4个主成分的贡献率分别如下表所示： 由表1可知，4个主成分累计贡献率达到96.32%，数据表明降维后的4个主成分能代表样品的绝大部分信息，可应用建模处理。 3.1.2. 对四个主成分分别进行两交互处理，选择最优的两个主成分建模 1) Component 1和Component 2交互图 如图1所示，Component 1为52.92%，Component 2为23.98%，两个主成分贡献率之和为76.9%，大 Table 1 The cumulative contribution rate of four principal component 主成分 F1 F2 F3 F4 贡献率 52.92% 23.98% 12.52% 6.9% 表1. 4个主成分累计贡献率 图1. Component 1和Component 2交互图 于65%，符合统计学的建模要求。红色代表饶河蜂蜜，深蓝色代表外地蜂蜜，饶河蜂蜜与外地蜂蜜区分明显。 2) Component 1和Component 3交互图 如图2所示，Component 1为52.92%，Component 3为12.52%，两个主成分贡献率之和为68.44%，大于65%，符合统计学的建模要求。红色代表饶河蜂蜜，深蓝色代表外地蜂蜜，饶河蜂蜜与外地蜂蜜区分明显，但和图1相比，交叉点的个数多于图1，并且点的分布相对松散，交互建模效果不如图1，但仍可以满足统计学的建模需要。 3) Component 1和Component 4交互图 如图3所示，Component 1为52.92%，Component 4为6.9%，两个主成分贡献率之和为59.82%，小于65%，不符合统计学的建模要求。红色代表饶河蜂蜜，深蓝色代表外地蜂蜜，图3可以看出，数据点分布较为松散，不能明显的对饶河蜂蜜和其他地域蜂蜜进行很好的区分，所以不能采用Component 1和Component 4交互建模。 4) Component 2和Component 3交互图 如图4所示，Component 2为23.98%，Component 3为12.52%，两个主成分贡献率之和为36.5%，小于65%，不符合统计学的建模要求。红色代表饶河蜂蜜，深蓝色代表外地蜂蜜，图4可以看出，数据点交叉在一起，差异性不显著，所以不能采用Component 2和Component 3交互建模。 5) Component 2和Component 4交互图 如图5所示，Component 2为23.98%，Component 4为6.9%，两个主成分贡献率之和为30.88%，小于65%，不符合统计学的建模要求。红色代表饶河蜂蜜，深蓝色代表外地蜂蜜，图5可以看出，数据点不集中，差异性不显著，所以不能采用Component 2和Component 4交互建模。 图2. Component 1和Component 3交互图 图3. Component 1和Component 4交互图 图4. Component 2和Component 3交互图 图5. Component 2和Component 4交互图 6) Component 3和Component 4交互图 如图6所示，Component 3为12.52%，Component 4为6.9%，两个主成分贡献率之和为19.42%，小于65%，不符合统计学的建模要求。红色代表饶河蜂蜜，深蓝色代表外地蜂蜜，图6可以看出，数据点不集中，差异性不显著，所以不能采用Component 3和Component 4交互建模。 3.2. 模型建立 通过以上分析，可以看出主成分1、主成分2和主成分3的贡献率较大，相互交互图差异性较明显，应用三个主成分建立三维立体模型，采用三个主成分两两交互建立二维模型，运用Agilent MPP软件建立Decision Tree、Naive Bayes、Neural Network、Partial Least Square Discriminate和Support Vector Machine五种模型。并随机筛选饶河蜂蜜11个和外地蜂蜜5个，对五个模型进行验证。 如图7所示，红色点代表饶河蜂蜜的数据点，蓝色代表其他地域蜂蜜样品的数据点，从图中可以看出两种样品差异性显著。 3.2.1. Decision Tree模型及预判结果 如表2和图8所示，Confident Meatur数值都接近1，证明该模型可信度很高，对应的结果显示只有一个为误判，即Sample为 waidifengmi1 (表中带菱形标注的样品)误判为饶河。总体预判准确率为93.75%，判定准确率 > 90%，符合模式识别判别模型的统计学要求。 3.2.2. Naive Bayes模型及预判结果 如表3所示，Naive Bayes模型中Confident Measurer值有几个较低，不如Decision Tree高，该模型结果显示有5个样品(表中带菱形标注的样品)为误判，总体预判准确率为68.75%，不符合统计学模式识别模型判定的要求(判别正确率 ≥ 90%)。 3.2.3. Neural Network模型及预判结果 如表4所示，Neural Network模型有3个样品(表中带菱形标注的样品)进行了错误预判，总体预判准确率为81.25%。不符合统计学模式识别模型判定的要求(判别正确率 ≥ 90%)。 3.2.4. Partial Least Squares Discrimination模型及预判结果 如表5所示，Neural Network模型有4个样品(表中带菱形标注的样品)进行了错误预判，总体预判准确率为75%。不符合统计学模式识别模型判定的要求(判别正确率 ≥ 90%)。 3.2.5. Support Vector Machine模型及预判结果 如表6和图9所示，Support Vector Machin Confident Measurer值较低，认为模型可信度不够高。模型中存在1个样品(表中带菱形标注的样品)被误判，总体预判准确率为93.75%。判定准确率 > 90%，符合模式识别判别模型的统计学要求。 以上分析中省略了部分不合格样品二维主成分相互交互图。 图6. Component 3和Component 4交互图 图7. 3D分布图 图8. Decision Tree模型中waidifengmi 1的Component 1和Component 2交互图 图9. Support Vector Machine模型中的Sample为5的样品判别图 Table 2 The prediction result of Decision Tree mode Sample Predicted Confident Measure RF11 Raohe 0.9861111 hfy19 Raohe 0.9861111 17 Waidi 0.9677419 u waidifengmi1 Raohe 0.9861111 RF15 Raohe 0.9861111 RF1 Raohe 0.9861111 laoyinggou5 Raohe 0.9861111 HFY2 Raohe 0.9861111 30 Waidi 0.9677419 5 Waidi 0.9677419 31 Waidi 0.9677419 HFY20 Raohe 0.9861111 HFY21 Raohe 0.9861111 yongxing15 Raohe 0.9861111 HFY3 Raohe 0.9861111 HFY4 Raohe 0.9861111 表2. Decision Tree模型预判结果 Table 3 The prediction result of Naive Bayes mode Sample Predicted Confident Measurer RF11 Raohe 1.0 hfy19 Raohe 1.0 u 17 Raohe 0.95757383 u waidifengmi1 Raohe 1.0 RF15 Raohe 1.0 RF1 Raohe 1.0 laoyinggou5 Raohe 1.0 HFY2 Raohe 0.8869561 30 Waidi 0.9999964 u 5 Raohe 0.79181457 31 Waidi 0.9999988 u HFY20 Waidi 0.7664125 HFY21 Raohe 0.7178487 yongxing15 Raohe 1.0 HFY3 Raohe 1.0 u HFY4 Waidi 1.0 表3. Naive Bayes模型预判结果 Table 4 The prediction result of Neural Network mode Sample Predicted Confident Measurer RF11 Raohe 0.9611365 hfy19 Raohe 0.9925651 u 17 Raohe 0.79242414 Waidifengmi1 Waidi 0.9553002 RF15 Raohe 0.99281746 RF1 Raohe 0.9895421 Laoyinggou5 Raohe 0.9927961 HFY2 Raohe 0.9827965 30 Waidi 0.9793519 u 5 Raohe 0.79376185 31 Waidi 0.97935563 HFY20 Raohe 0.7371074 HFY21 Raohe 0.97476923 Yongxing15 Raohe 0.9930735 HFY3 Raohe 0.99306345 u HFY4 Waidi 0.9422084 表4. Neural Network模型预判结果 Table 5 The prediction result of Partial Least Squares Discrimination mode Sample Predicted Confident Measurer RF11 Raohe 1.0 hfy19 Raohe 1.0 17 Waidi 1.0 waidifengmi1 Waidi 1.0 RF15 Raohe 1.0 RF1 Raohe 1.0 laoyinggou5 Raohe 1.0 u HFY2 Waidi 1.0 30 Waidi 1.0 5 Waidi 1.0 31 Waidi 1.0 u HFY20 Waidi 1.0 u HFY21 Waidi 1.0 yongxing15 Raohe 1.0 HFY3 Raohe 1.0 u HFY4 Waidi 1.0 表5. Partial Least Squares Discrimination模型预判结果 Table 6 The prediction result of Support Vector Machine mode Sample Predicted Confident Measurer RF11 Raohe 1.0 hfy19 Raohe 0.3352127 17 Waidi 0.021802539 waidifengmi1 Waidi 0.055281788 RF15 Raohe 0.65562 RF1 Raohe 0.13493183 laoyinggou5 Raohe 0.29780075 HFY2 Raohe 0.19093436 30 Waidi 0.64581287 u 5 Raohe 0.076684095 31 Waidi 0.46378288 HFY20 Raohe 0.0061945207 HFY21 Raohe 0.23153588 yongxing15 Raohe 0.63791883 HFY3 Raohe 0.5314536 HFY4 Raohe 1.0 表6. Support Vector Machine模型预判结果 3.3. 讨论 分析图1到图6的6个交互判别图可以发现，Component 1和Component 2交互图和Component 1和Component 3交互图差异性显著，能够满足统计学建模的要求(累计贡献率 ≥ 65%)，而其他四个图不满足该条件，可作为参考。对五个模型所给出的预判结果进行观察，发现Decision Tree、Neural Network、Partial Least Square Discriminate和Support Vector Machine都仅有1个样品被误判，判定准确率大于90%，符合统计学建模的要求，其余3个模型则不符合该条件，故舍弃。而Decision Tree模型的Confident Measurer的值明显高于Support Vector Machine模型，说明Decision Tree模型溯源更为可信，故本研究最终采用了以Component 1、Component 2和Component 3交互图建立的Decision Tree模型作为饶河蜂蜜的产地溯源模型。