近年来，国内食品安全质量问题十分突出，引发了人们对食品安全的强烈关注。食品可追溯体系通过在供应链上形成可靠且连续的安全信息流，能够监控食品生产过程与流向且通过追溯来识别问题源头和实施召回，被认为是有效消除信息不对称，从根本上预防食品安全风险的主要工具之一。本文对消费者对可追溯属性支付意愿展开研究。针对国内没有大规模的食品安全调研数据，本文通过研究食品可追溯性应包含的可追溯信息与层次，运用菜单选择实验法设计问卷进行调研，将调研结果作为研究分析的数据输入。由于菜单法数据是离散的分类属性数据的特点，一般方法难以应用。针对以上问题本文综合运用经济学的潜类别模型和适用于分类属性数据的k-modes聚类算法研究消费者对猪肉可追溯属性的支付意愿从而分析消费者的群体性偏好，以扩大消费者对可追溯食品的需求，更好的推广食品可追溯体系，保障食品安全。本文主要工作如下：(1)通过对国内外食品可追溯体系及支付意愿相关文献研究与实地调研，设计猪肉供应链体系的可追溯信息应该包括养殖、屠宰加工和配送销售及政府认证四个属性。对上述四个可追溯属性分别设置不同的价格层次设计菜单选择实验法问卷，以D-efficiency检验显示问卷设计优良。在江苏省无锡市实地问卷调研收集数据,问卷结果统计分析显示调查结果良好。(2)根据消费者效用理论针对消费者对可追溯支付意愿建立潜类别模型，以消费者的类别为潜在变量，以消费者的选择作为外显变量，运用菜单选择实验法调查数据对消费者行为分析。结果表明消费者对食品可追溯属性的需求呈现出不同的偏好，普遍属于低水平可追溯属性消费群体。(3)通过对聚类相关算法研究，针对菜单选择实验法数据是离散的分类属性数据的特点，找到适合聚类分析的k-modes算法。针对k-modes算法存在的聚类过程复杂，分类精度不高的问题结合最新研究进展综合改进k-modes聚类，通过结合密度和距离两个因素选取初始聚类中心从而简化聚类过程，以考虑可追溯属性的所有属性值的模式代替k-modes聚类算法的modes，从而提高聚类分类精确性。(4)根据调查问卷建立聚类分析模型，将改进k-modes聚类方法应用于菜单选择实验法问卷结果分析，以CU和目标函数走向来选取合适的聚类类别数目。研究结果表明，消费者可分为多个对可追溯安全信息偏好不同的群体，这些群体支付能力也不同。可针对不同的群体提供不同的可追溯属性组合的猪肉以扩大消费者对可追溯食品的需求，提高食品安全保障水平。