基于聚類分析的我國(guó)各地gdp與影響因素分析報(bào)告-文庫(kù)吧資料
2025-07-03 20:50本頁(yè)面
【正文】 配類成員來(lái)使“類”內(nèi)分散度最小化的方法. 聚類方法有兩個(gè)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(kuò)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(lái)自任一算法的聚類內(nèi)容的實(shí)際結(jié)果是困難的（特別是邊界）.最終，將需要經(jīng)驗(yàn)可信度通過(guò)序列比較來(lái)指導(dǎo)聚類解釋. ，大大減少發(fā)現(xiàn)表達(dá)類型關(guān)系的計(jì)算量，但忽視了生物系統(tǒng)多因素和非線性的特點(diǎn). 從統(tǒng)計(jì)學(xué)的觀點(diǎn)看，、分解法、加入法、動(dòng)態(tài)聚類法、有序樣品聚類、k中心點(diǎn)等算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件包中，如SPSS、SAS等. 從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度講，無(wú)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(shí)例，需要由聚類學(xué)習(xí)算法自動(dòng)確定標(biāo)記，而不是示例式的學(xué)習(xí). 從實(shí)際應(yīng)用的角度看，聚類能夠作為一個(gè)獨(dú)立的工具獲得數(shù)據(jù)的分布狀況，觀察每一簇?cái)?shù)據(jù)的特征，集中對(duì)特定的聚簇集合作進(jìn)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(jì)分析方法,根據(jù)樣品的多指標(biāo)（變量）、多個(gè)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,并根據(jù)此連結(jié)這些樣品或指標(biāo)歸成大小類群,構(gòu)成分類樹狀圖（Dendrogram）或冰柱圖（Icicle）.聚類分析的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀,大部分用于探討研究,可以提供多種分析的結(jié)果,變量的選擇或增減都有可能會(huì)對(duì)結(jié)果造成實(shí)質(zhì)性的影響,總的來(lái)說(shuō)聚類分析對(duì)研究人員的研究十分方便！隨著改革開放的進(jìn)行,我國(guó)進(jìn)入了一個(gè)前所未有的經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展時(shí)期,我們也應(yīng)該看到各個(gè)地區(qū)的發(fā)展不平衡,沿海地區(qū)發(fā)展較快,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也較快,基于這種現(xiàn)狀,、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值X工業(yè)生產(chǎn)總值X建筑業(yè)生產(chǎn)總值X進(jìn)出口總值X批發(fā)企業(yè)銷售額X6和餐飲業(yè)X7這7個(gè)指標(biāo)進(jìn)行聚類分析.根據(jù)2010年國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒,選取了2009年30個(gè)省、直轄市、自治區(qū)的7項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo),如下表.2009年我國(guó)30個(gè)省、直轄市、自治區(qū)的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)單位：億元地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(X1)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(X2)工業(yè)生產(chǎn)總值(X3)建筑業(yè)生產(chǎn)總值(X4)進(jìn)出口總值(X5)批發(fā)企業(yè)銷售額(X6)餐飲業(yè)(X7)北京342972165334148天津156419174488051河北233280551343558山西16501463163150內(nèi)蒙古9129264108694遼寧285577853076882吉林10241235555747黑龍江1235101578345上海3247654518670215江蘇8928935325969712浙江886141096929148安徽19598071523140福建194158384377455江西11853294770607山東405163177559835河南32201197376612湖北30468409703772湖南23234734182177廣東2980604338241318廣西87
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