FlippingFood Cap 5

6. Contenido de macronutrientes en hortalizas Dentro del rubro de las hortalizas, se encuentran especies botánicas cuyo órgano de consumo corresponde a semillas, tubérculos, raíces, tallos, hojas, pre-in fl orescencias y frutos. Actualmente, la base de referencia de la USDA entrega información para 38 especies de hortalizas que se encuentran disponibles en el país. De acuerdo con su composición química proximal, las hortalizas se pueden agrupar en tres grupos (Cuadro 6) usando el análisis de multivariables de Kmeans 6 . Sin embargo, al usar árboles clasi fi cación 7 no se logra establecer grupos muy de fi nidos de hortalizas. Cuadro 6. Grupos de hortalizas de acuerdo a análisis Kmeans y árboles de clasi fi cación.

Grupo K

Hortalizas

Ají, apio, berro, lechuga, nabo, pepino de ensalada, tomate, zapallo,zapallo italiano, acelga, achicoria, cebolla, ciboulette, cilantro, coli fl or, espárrago, espinaca, rabano, radiccio, repollo, rúcula

Grupo 1

Ajo, arveja verde, camote, chalota, choclo, haba

Grupo 2

Alcachofa, apio de papa, berenjena, betarraga, brócoli, kale, perejil, poroto verde, puerro, repollito de Bruselas, zanahoria

Grupo 3

Las variables contenido de humedad y carbohidratos permiten agrupar las hortalizas con ciertas excepciones. De esta manera el grupo 1 reúne al mayor número de hortalizas (n=21) que se caracterizan por un contenido de humedad mayor a 90 g/100 g. Los grupos 2 y 3 reúnen a hortalizas con un contenido de humedad menor o igual a 90 g/100g. El contenido de carbohidratos ( > 15 g/100 g) permite diferenciar a las hortalizas del grupo 2. El detalle del análisis químico proximal se observa en los cuadros 7 a 9. 6 El método consiste en agrupar aquellas observaciones en K grupos con medias relativamente cercanas; es decir, por cada una de las hortalizas se considera un promedio entre las variables contenido de humedad (g), cenizas (g), carbohidratos (g), proteínas (g) y lípidos (g), agrupando aquellas que tienen promedios más cercanos entre sí en K grupos. La selección de K será aquel que produzca una mayor reducción en las diferencias de las medias y los centros entre cada grupo. 7 Dado un conjunto de datos se fabrican diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de manera repetitiva, para la resolución de un problema. En estas estructuras de árbol, las hojas representan etiquetas de clase y las ramas representan el criterio que conducen a esas etiquetas de clase.

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