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(fèi)低原因有很多種，有的地區(qū)雖然居民消費(fèi)水平較高但是人口較少造成了總體消費(fèi)低的原因，有的地區(qū)則是因?yàn)榫用裣M(fèi)水平低和人口也不多。五、心得體會(huì)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(xì)分析演示操作，使同學(xué)們真正接觸到了統(tǒng)計(jì)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(gè)春夏秋冬！贏一個(gè)無(wú)悔人生！早安！—————獻(xiàn)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(lái)越難。最后感謝老師的付出和悉心教導(dǎo)。第四類(lèi)：江蘇 浙江 河南這幾個(gè)地區(qū)消費(fèi)的高原因有的是居民消費(fèi)水平高而有的，比如河南雖然居民消費(fèi)水平不高但是人口較多導(dǎo)致了該地區(qū)的總消費(fèi)水平高的各種原因。表4：類(lèi)別市分類(lèi)名稱(chēng)第一類(lèi)西藏自治區(qū) 甘肅省經(jīng)濟(jì)滯緩消費(fèi)低區(qū)域第二類(lèi)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(fèi)較低區(qū)域第三類(lèi)湖北地區(qū)消費(fèi)中等區(qū)域第四類(lèi)江蘇 浙江 河南 地區(qū)總體消費(fèi)較高區(qū)域第五類(lèi)山東 廣東地區(qū)總體消費(fèi)水平高區(qū)域?qū)ζ溥M(jìn)行分類(lèi)，劃分為五類(lèi)。分類(lèi)結(jié)果可以畫(huà)成一張直觀的聚類(lèi)譜系圖。聚類(lèi)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(lèi)，而將性質(zhì)相差比較大的分在不同類(lèi)。Ward法的基本思想是，先將n個(gè)樣品各自成一類(lèi)，此時(shí)=0；然后每次將其中某兩類(lèi)合并為一類(lèi)，因每縮小一類(lèi)離差平方和就要增加，每次選擇使增加最小的兩類(lèi)進(jìn)行合并，直至所有樣品合并為一類(lèi)為止。離差平方和法是Ward（1936）提出的，也稱(chēng)為Ward法。系統(tǒng)聚類(lèi)分析有兩種類(lèi)型：Q型樣本聚類(lèi)和R型變量聚類(lèi)。在保險(xiǎn)行業(yè)上，根據(jù)產(chǎn)、壽險(xiǎn)進(jìn)行分類(lèi)，不同類(lèi)別的公司進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)保險(xiǎn)投資比例進(jìn)行分類(lèi)管理，從而提高保險(xiǎn)投資的效率。在不同的應(yīng)用領(lǐng)域，很多聚類(lèi)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(lèi)到不同的簇中。近些年來(lái)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)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(lèi)學(xué)中，于是從數(shù)值分類(lèi)學(xué)中逐漸的分離出聚類(lèi)分析這個(gè)新的分支。. . . .數(shù)據(jù)挖掘課程論文一、提出需解決問(wèn)題運(yùn)用系統(tǒng)聚類(lèi)分析，通過(guò)社會(huì)消費(fèi)品零售額、財(cái)政收入、居民消費(fèi)水平和商品房銷(xiāo)售價(jià)格對(duì)31
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