id433-北京市城市發(fā)展新區(qū)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平模糊聚類分析-全文預(yù)覽
【正文】 （最大樹不是唯一的，但不影響分類的結(jié)果）。把標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣的每一行看作各對(duì)象在指標(biāo)集上的模糊集合各的意義表示指標(biāo)隸屬與集合的隸屬度。得到矩陣，稱為原始資料矩陣，即具體的模糊聚類步驟為：（1）把各指標(biāo)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。模糊聚類分析的一般步驟為：選擇統(tǒng)計(jì)指標(biāo)→數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化→求模糊相似矩陣→模糊聚類。利用模糊聚類法為房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平相近的地區(qū)歸類，對(duì)制定房地產(chǎn)業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策和區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃具有十分重要的作用。工商管理。s Real Estate Development Level of the Fuzzy Clustering AnalysisLUO TINGting1(1Concession college , China university of geosciences (Beijing) , Beijing關(guān)鍵詞：北京城市發(fā)展新區(qū) 房地產(chǎn) 模糊聚類分析New Urban Development of Beijing39。s urban development district Real estate The fuzzy clustering analysis 第一作者：羅婷婷()，女，湖北，學(xué)生?！笆濉逼陂g，北京將加大城市發(fā)展新區(qū)的扶持力度，而房地產(chǎn)業(yè)是其中不可或缺的重要板塊，但是北京市內(nèi)各區(qū)縣尤其是城市發(fā)展新區(qū)（通州、順義、房山、大興、昌平）的房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平卻參差不齊。模糊聚類分析是當(dāng)前在模糊數(shù)學(xué)中應(yīng)用最多的幾個(gè)方法之一，可以將研究的樣本進(jìn)行合理的分類，如產(chǎn)品的分類就常常用聚類分析來進(jìn)行，另聚類分析也可用來進(jìn)行判別分析和預(yù)測(cè)，所以，也被廣泛地應(yīng)用于天氣預(yù)報(bào)、地震預(yù)測(cè)、地質(zhì)探勘、運(yùn)動(dòng)員心理素質(zhì)分類、河川水質(zhì)污染程度等方面。在遵循科學(xué)性、合理性、可比性和可操作性的原則下，結(jié)合房地產(chǎn)行業(yè)特點(diǎn)，本文以北京城市發(fā)展新區(qū)為樣本，選取5項(xiàng)指標(biāo)來構(gòu)建北京城市發(fā)展新區(qū)房地產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展水平的指標(biāo)體系，分別為房地產(chǎn)開發(fā)投資額、商品房施工面積、商品房竣工面積、商品房銷售面積、商品房銷售額。本文采用最大最小標(biāo)準(zhǔn)化（離差標(biāo)準(zhǔn)化）法進(jìn)行數(shù)
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