【正文】 GDP歡迎您的光臨，！希望您提出您寶貴的意見，你的意見是我進步的動力。贈語； 如果我們做與不做都會有人笑，如果做不好與做得好還會有人笑，那么我們索性就做得更好，來給人笑吧！ 現(xiàn)在你不玩命的學(xué)，以后命玩你。Economic type。我不知道年少輕狂，我只知道勝者為王。Clustering analysis。不要做金錢、權(quán)利的奴隸；應(yīng)學(xué)會做“金錢、權(quán)利”的主人。 Other 25 provinces, municipalities directly under the central government and autonomous regions basicly range from the second type to the third type change. Key words: SPSS software。什么時候離光明最近？那就是你覺得黑暗太黑的時候。GDP1. 引言 在當(dāng)今歐美主導(dǎo)的經(jīng)濟發(fā)展理論下,衡量一個國家的綜合實力看的不僅是國家的軍事實力、國家影響力,而更看重國家的經(jīng)濟實力,而GDP代表一國或一個地區(qū)所有常住單位和個人在一定時期內(nèi)全部生產(chǎn)活動的最終成果,是當(dāng)期新創(chuàng)造財富的價值總量,它是一個國家經(jīng)濟實力的最好體現(xiàn),具有國際可比性,是聯(lián)合國國民經(jīng)濟核算體系(SNA)中最重要的總量指標(biāo),是僅次于美國、日本的第三大經(jīng)濟國,而2009年在金融危機的影響下我國GDP穩(wěn)中求進,%,利用國家的各種有限資源,在最大程度上發(fā)揮資源的利用率,推動經(jīng)濟的發(fā)展是勢在必行的,因為資源一直在減少,而人口一直在增加,要保持經(jīng)濟的增長就必要抓住主要因素,，. 聚類分析是研究（樣品或變量）分析問題的一種多元統(tǒng)計方法，所謂類，通俗地說，在不同問題中類的定義是不同的.為了將樣品（或變量）進行分類，：一種方法是用相似系數(shù)，并在空間定義距離，距離越近的點歸為一類，距離越遠的點歸為不同的類. 聚類通過把目標(biāo)數(shù)據(jù)放入少數(shù)相對同源的組或“類”（cluster），（1）通過一系列的檢測將待測的一組基因的變異標(biāo)準(zhǔn)化，然后成對比較線性協(xié)方差.（2）通過把用最緊密關(guān)聯(lián)的譜來放基因進行樣本聚類，例如用簡單的層級聚類（hierarchical clustering），利用一組基因總的線性相關(guān)進行聚類.（3）多維等級分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一種在二維Euclidean “距離”中顯示實驗樣本相關(guān)的大約程度.（4）Kmeans方法聚類，通過重復(fù)再分配類成員來使“類”內(nèi)分散度最小化的方法. 聚類方法有兩個顯著的局限：首先，要聚類結(jié)果要明確就需分離度很好（wellseparated），如果類是擴散且互相滲透，每種算法界定的邊界不清，每種聚類算法得到各自的最適結(jié)果，正確解釋來自任一算法的聚類內(nèi)容的實際結(jié)果是困難的（特別是邊界）.最終，將需要經(jīng)驗可信度通過序列比較來指導(dǎo)聚類解釋. ，大大減少發(fā)現(xiàn)表達類型關(guān)系的計算量，但忽視了生物系統(tǒng)多因素和非線性的特點. 從統(tǒng)計學(xué)的觀點看，、分解法、加入法、動態(tài)聚類法、有序樣品聚類、k中心點等算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統(tǒng)計分析軟件包中，如SPSS、SAS等. 從機器學(xué)習(xí)的角度講，無監(jiān)督學(xué)習(xí)不依賴預(yù)先定義的類或帶類標(biāo)記的訓(xùn)練實例，需要由聚類學(xué)習(xí)算法自動確定標(biāo)記，而不是示例式的學(xué)習(xí). 從實際應(yīng)用的角度看，聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數(shù)據(jù)的分布狀況，觀察每一簇數(shù)據(jù)的特征，集中對特定的聚簇集合作進一步地分析. 聚類分析還可以作為其他數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)（如分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則）的預(yù)處理步驟.一般的,聚類分析有二階聚類分析（TwoStep Cluster Analysis）、逐步聚類分析（KMeans Cluster）和系統(tǒng)聚類分析；聚類分析（Cluster Analysis）又稱集群分析,它是按“物以類聚”的原則研究事物分類的一種多元統(tǒng)計分析方法,根據(jù)樣品的多指標(biāo)（變量）、多個觀察數(shù)據(jù),定量地確定樣品、指標(biāo)之間存在的相似性或親疏關(guān)系