基于多元统计分析理论的不同品种小麦性状研究

简介：
本研究运用多元统计分析方法探讨了不同品种小麦的各种性状特征，旨在深入理解其遗传多样性及环境适应性。 本段落分析了UCI小麦数据集，旨在探讨基因对小麦性状的影响程度，并利用各项指标测量数据来正确分类不同品种的小麦。首先进行了离群点检验与处理，并通过Box-Cox变换处理不符合多元正态分布的数据。接着采用主成分分析方法将原始的7项指标降维为3个变量，这些变量能够反映小麦大小和形态特征。在经过正态性检验后，对这3个主成分进行多变量方差分析（MANOVA），结果显示各品种的小麦主成分数值不相等。基于这一结论，在后续逻辑回归、二次判别分析、K近邻以及支持向量机方法中均发现以三个主成分为基础的方法能够有效区分和识别不同小麦品种，其中KNN误判率最低。最后采用多种聚类分析方法进行研究，结果显示以这三个主成为自变量的系统聚类结果与原始的小麦分类高度一致。 该研究结论表明不同小麦品种在性状方面存在显著差异，并且利用测量数据可以有效区分和鉴别不同的品种。相关论文、数据文件以及使用R语言处理的数据代码已提供。