數(shù)據(jù)挖掘課程論文正稿-全文預(yù)覽
【正文】 地區(qū)的造成總體消費低原因有很多種，有的地區(qū)雖然居民消費水平較高但是人口較少造成了總體消費低的原因，有的地區(qū)則是因為居民消費水平低和人口也不多。五、心得體會本次數(shù)據(jù)挖掘課程老師悉心準(zhǔn)備，講授了很多數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和原理，Python的使用方法，并配備具體的例題，詳細分析演示操作，使同學(xué)們真正接觸到了統(tǒng)計學(xué)的核心課程，了解并學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)內(nèi)容，Python分析數(shù)據(jù)的使用方法。是狼就要練好牙，是羊就要練好腿。拼一個春夏秋冬！贏一個無悔人生！早安！—————獻給所有努力的人.學(xué)習(xí)參考。不奮斗就是每天都很容易，可一年一年越來越難。最后感謝老師的付出和悉心教導(dǎo)。第四類：江蘇 浙江 河南這幾個地區(qū)消費的高原因有的是居民消費水平高而有的，比如河南雖然居民消費水平不高但是人口較多導(dǎo)致了該地區(qū)的總消費水平高的各種原因。表4：類別市分類名稱第一類西藏自治區(qū) 甘肅省經(jīng)濟滯緩消費低區(qū)域第二類北京市，天津市，河北省，山西省，內(nèi)蒙古自治區(qū)，遼寧省，吉林省，黑龍江省，上海市，青海省，寧夏回族自治區(qū)，新疆維吾爾族自治區(qū)，安徽省，福建省，江西省，湖南省，廣西壯族自治區(qū)，海南省，重慶市，四川省，貴州省云南省，陜西省， 總體消費較低區(qū)域第三類湖北地區(qū)消費中等區(qū)域第四類江蘇 浙江 河南 地區(qū)總體消費較高區(qū)域第五類山東 廣東地區(qū)總體消費水平高區(qū)域?qū)ζ溥M行分類，劃分為五類。分類結(jié)果可以畫成一張直觀的聚類譜系圖。聚類分析依據(jù)的基本原則是直接比較樣本中各事物之間的性質(zhì)，將性質(zhì)相近的歸為一類，而將性質(zhì)相差比較大的分在不同類。Ward法的基本思想是，先將n個樣品各自成一類，此時=0；然后每次將其中某兩類合并為一類，因每縮小一類離差平方和就要增加，每次選擇使增加最小的兩類進行合并，直至所有樣品合并為一類為止。離差平方和法是Ward（1936）提出的，也稱為Ward法。系統(tǒng)聚類分析有兩種類型：Q型樣本聚類和R型變量聚類。在保險行業(yè)上，根據(jù)產(chǎn)、壽險進行分類，不同類別的公司進行分類，對保險投資比例進行分類管理，從而提高保險投資的效率。在不同的應(yīng)用領(lǐng)域，很多聚類技術(shù)都得到了發(fā)展，這些技術(shù)方法被用作描述數(shù)據(jù)，衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性，以及把數(shù)據(jù)源分類到不同的簇中。近些年來，數(shù)理統(tǒng)計的多元分析方法有了迅速的發(fā)展，多元分析的技術(shù)自然被引用到分類學(xué)中，于是從數(shù)值分類學(xué)中逐漸的分離出聚類分析這個新的分支。. . . .數(shù)據(jù)挖掘課程論文一、提出需解決問題運用系統(tǒng)聚類分析，通過社會消費品零售額、財政收入、居民消費水平和商品房銷售價格對31
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