东北地区青年女性腰臀部体型特征与分类

王 军， 李晓久， 潘 力， 姚 彤， 于佐君

(1. 天津工业大学 艺术与服装学院， 天津 300387； 2. 大连工业大学 服装学院， 辽宁 大连 116034)

人体腰臀部的体型特征及分类研究是下装结构设计、舒适合体性研究及裤装版型优化的重要基础。近年来，已有文献对不同区域、不同年龄人群采样，研究了人体腰臀部的体型特征、分类及识别方法。

人体体型特征及分类研究中，体型分类指标的确定是体型细分的关键。目前已有研究中，腰臀部体型分类指标主要以围度差、围度比、高度围度比等较为多见：黄英等[1]以腰臀差作为体型分类标准，研究了华东地区成年女性的下体体型分类；邵献伟等[2]以臀腰差、臀腰比和腰高臀围比3个指标，对中原地区成年男子下体体型进行分类；张中启[3]以腰高腰围比、臀腰差2个指标作为分类项目，将中西部地区男大学生分为5类；金娟凤等[4-5]以臀高、臀围、臀厚、臀凸、横矢径比、上裆长等作为臀部典型指标，将女大学生臀部体型细分为5类，并引入概率神经网络构建体型识别模型。部分研究者还通过主成分分析法，探索影响腰臀部形态的特征指标，并应用聚类分析进行体型分类、判别。丛杉等[6]应用主成分分析法提出了影响臀部体型的臀部形态、腰部形态及丰满因子3大因子，并对上海地区女大学生的下体体型进行分类与判别；Song等[7-8]通过主成分分析，选取腰部轮廓、臀部轮廓、臀凸、腹凸等作为特征指标，将美国国家号型系列(SizeUSA)中18～35岁女性腰臀部形态分为曲线、斜线与直线3类，并进一步研究了裤装样板自动定制与合体性判别方法。

此外，还有研究者从其他角度研究了人体腰臀部体型及其应用：张秀等[9]研究了青年女性裆底高特征，分析了裆底高与腰高、身高的关系，并应用K-Means聚类分析将研究对象分为4类；Alexander等[10]研究了美国国家号型系列中体型肥胖女性臀部形态与尺寸变化对服装销售的影响；陈明艳等[11]研究女性腰腹臀特体体型，依据围度差、宽度差和厚度差划分特体体型，提出了针对不同类别特体的裤装结构优化方法。受地理位置、生活习惯的影响，不同地区、不同年龄的人体形态、尺寸具有较大差异。本文选择我国东北地区18～25岁青年女性作为研究对象，提取腰臀部主要尺寸，分析腰臀部体型基本特征，应用主成分因子分析探索体型特征因子与变量，并用两步聚类法进行体型分类研究。

1 测量实验及变量确定

实验采用VITUS三维人体扫描仪进行人体测量，应用Anthroscan软件提取各部位尺寸数据；采用马丁测量尺等工具测量身高、体重、围度等数据，用于对三维人体扫描仪测量数据的补充和修正。实验样本选择籍贯为东北地区，且长期在东北地区生长的 18～25 岁女性，共测量466个样本，其中：辽宁籍贯被测者占比最大，为79.8%；在校大学生比例为73.2%。实验测量提取了身高、体重、腰围高、臀围高等22个人体数据,通过计算得到身体质量指数(BMI)、腰围到臀围高、腰横矢径比等15个变量。选取21个变量用于腰臀部体型特征分析，结果如表1所示。

表1 腰臀部体型变量表Tab.1 Waist hip somatotype variables

2 数据预处理

通过SPSS软件对体型变量进行描述统计并分析，查找并处理异常数据。针对数据异常样本，需查看分析原始三维人体扫描文件，综合判断数据的有效性。经查看分析可知，三维扫描时人体手臂与身体距离过小会造成腰围、腹围、腰宽、腹宽等数据的提取错误，其中部分数据可重新提取或用手工测量数据替代，对于不能重新提取或替代的数据则标记为缺失或剔除。经数据预处理后，最终确定有效样本量为401个。

3 腰臀部体型基本特征分析

3.1 腰臀部体型变量描述统计分析

东北地区青年女性腰臀部体型变量描述统计如表2所示。

表2 东北地区青年女性腰臀部变量描述统计

3.2 腰臀部体型特征比较分析

东北地区青年女性(18～25岁，样本1)与上海地区女大学生[6](18～22岁，样本2)、华东地区成年女性[1](25～55岁，样本3)腰臀部数据平均值比较结果如表3所示。

表3 女子腰臀部体型数据均值比较

由表3可见：与上海地区女大学生相比，东北地区青年女性腰腹部围度与宽度较小，腰厚略大，臀部围度、宽度及厚度均较大，总裆长较大；与华东地区成年女性相比，东北地区青年女性腰臀部围度、宽度、厚度及总裆长均较小。说明不同地区、年龄女性腰臀部体型存在较明显差异。

表4示出东北地区青年女性和美国号型系列18～35岁女性[7]BMI指数、腰围、臀围3个变量的百分位数值。百分位数是指将观测量值从小到大依次排列后，对应的1%～100%不同百分位的观测量值，最常用的为5%、50%、95%的3种百分位数。通过比较不同地区人体测量数据的百分位数值，可更具体地看出数据间的差异。表中样本1和样本4分别表示东北地区18～25岁青年女性和美国18～35岁女性。可见，美国女性样本3个变量的百分位数值均明显大于我国东北地区青年女性，2组样本的腰臀部体型特征差异显著。

表4 东北地区女青年与美国成年女性变量百分位数值Tab.4 Percentile value of female youth of Northeast China and female adults of Size USA

4 主成分因子分析

应用SPSS软件对实验样本进行主成分因子分析，探索影响腰臀部体型特征的主要因子。由各成分的方差贡献率和累计贡献率可知，其中前5个主成分的特征根均大于1，累计方差贡献率为89.710%，因此，可选择前5个主成分用于描述人体腰臀部体型特征，依次定义为成分1、2、3，4，5，结果如表5所示。

表5 主成分因子分析

旋转后的因子载荷矩阵如表6所示。可以看出，主成分因子1在围度、宽度、厚度及BMI指数等表征人体水平方向尺寸与肥胖指标等变量上有较大载荷，可定义为水平围度因子；主成分因子2在高度变量上载荷系数较大，可定义为高度因子；公因子3在腹部横矢径比变量上有较大载荷，可定义为横矢径比因子；主成分因子4在臀腰差、臀腹差等变量上载荷较大，可定义为围度差因子；主成分因子5主要在臀凸上有较大载荷，可定义为臀凸因子。综上，影响腰臀部体型特征的因子主要有水平围度因子、高度因子、横矢径比因子、围度差因子和臀凸因子。

表6 旋转成分矩阵Tab.6 Rotational component matrixa

5 腰臀部体型聚类

应用SPSS两步聚类法探索东北地区青年女性腰臀部体型分类。两步聚类法是近年来才发展起来的智能聚类方法，用于解决海量数据、复杂类别结构时的聚类分析问题[12]。从样本因子分析的5大因子中分别选取臀围、腰围到臀围高、臀横矢径比、臀腰差、臀凸5个变量，经SPSS两步聚类法对实验样本进行探索性聚类分析发现,东北地区青年女性腰臀部体型可分为3类，各体型样本占比分别为27.7%、33.7%、38.7%，样本聚类分布情况如表7所示。聚类后各体型类别的特征变量平均值如表8所示。

表7 聚类分布情况Tab.7 Cluster distribution

表8 各体型聚类类别特征变量平均值Tab.8 Average value of feature variables of each type

变量标准化处理可消除量纲和变量自身变异的影响，SPSS标准差标准化方法是将某变量的观察值减去该变量平均值，然后除以该变量的标准差。应用SPSS标准化方法对各类别分类变量进行标准化处理，结果如表9所示。

表9 分类特征变量标准化Tab.9 Classified feature variables standardization

根据表9绘制雷达图，更直观地分析比较 3种腰臀部体型聚类类别的差异，如图1所示。可见，聚类1腰臀部高度、围度、臀腰差、臀凸在所有体型中最小，臀横矢径比适中；其腰臀部体型特征为正面形态呈直线型、平臀、偏矮瘦体。聚类2臀围和臀凸最大，臀横矢径比最小，高度与臀腰差居中；其体型特征为腰臀部丰满浑圆，臀部凸起明显，高度适中。聚类3高度、臀腰差、臀横矢径比最大，臀围与臀凸适中；其腰臀部体型特征为正面呈曲线形态，体型高而扁平，臀部凸起正常。

图1 腰臀部体型类别雷达图Fig.1 Radar map of waist hip type

6 结 论

1)经腰臀部体型变量描述统计分析与比较，在腰臀部体型特征方面，东北地区青年女性与上海地区女大学生、华东地区成年女性及美国成年女性均有明显差异。

2)应用SPSS因子分析得到5个影响腰臀部体型特征的主成分因子，分别为水平围度因子、高度因子、横矢径比因子、围度差因子和臀凸因子。

3)应用SPSS两步聚类法，将东北地区女青年腰臀部体型分为3类，各体型类别占比分别为27.7%、33.7%和38.7%；3种体型类别的腰臀部特征差异较明显。

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