【正文】 據(jù)中存在明顯的極大值時，會造成兩個變量的分析權(quán)重不同。（3）標(biāo)準(zhǔn)化變換： （3. 3）此方法變換后的數(shù)據(jù)均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，消去了量綱的影響，并且當(dāng)抽樣樣本改變時，它仍能保持相對穩(wěn)定性。綜合以上比較和分析，本論文中采用標(biāo)準(zhǔn)化變換的方法對樣本數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化。利用軟件對樣本公司股票進行系統(tǒng)聚類分析，具體操作步驟如下：（1）打開軟件，導(dǎo)入樣本數(shù)據(jù)（此處的樣本數(shù)據(jù)是事先經(jīng)過編輯好的數(shù)據(jù)文件，）；（2）在軟件中，依次選擇分析、分類、系統(tǒng)聚類，彈出系統(tǒng)聚類分析對話框；（3）在彈出的系統(tǒng)聚類分析對話框中，把每股收益、每股凈資產(chǎn)、主營收入增長率、主營利潤增長率和凈資產(chǎn)收益率這5項指標(biāo)評價體系依次導(dǎo)入到變量這一欄中，此處為了更清晰地了解分類結(jié)果，我們還需要把樣本股票的簡稱導(dǎo)入到標(biāo)注個案這一欄中。此處，因為我們要對樣本股票進行分類，屬于個案，因此，我們需要在彈出的系統(tǒng)聚類分析對話框中的分群這一欄中選擇個案；（4）點擊統(tǒng)計量，選擇合并進程表、相似性矩陣，在聚類成員一欄中選擇，因為我們現(xiàn)在還不知道樣本股票分為幾類比較合適；（5）點擊繪制，選擇樹狀圖、所有聚類、垂直；（6）點擊方法，在聚類方法中選擇組間聯(lián)接，在度量標(biāo)準(zhǔn)一欄的區(qū)間選項中選擇距離，在轉(zhuǎn)換值一欄的標(biāo)準(zhǔn)化選項中選擇；（7）最后點擊確定運行。 聚類譜系圖正如在“ 系統(tǒng)聚類法中類個數(shù)的確定問題”這一節(jié)中討論的那樣，我們使用聚類分析中的“碎石圖”來確定比較合適的分類個數(shù)。圖3. 4 碎石圖由以上“碎石圖”可以形象地看出，當(dāng)分類個數(shù)為時，曲線開始變得平緩，因此，選擇分類數(shù)為是比較合適的。，從該表中可以直接知道分為類的結(jié)果以及各自樣本的歸類： 群集成員群集成員案例5 群集1:東阿阿膠12:濰柴重機23:陽谷華泰14:魯泰B15:恒順電氣36:山東黃金17:興民鋼圈18:朗源股份19:軟控股份110:華仁藥業(yè)111:山東礦機112:金正大113:國瓷材料114:山東高速115:新華制藥116:日照港117:科達股份418:浪潮軟件119:澳柯瑪420:華電國際121:普洛藥業(yè)122:民生投資423:好當(dāng)家124:中通客車125:魯抗醫(yī)藥126:山東鋼鐵127:東方電子128:龍源技術(shù)329:美辰科技230:史丹利531:青島海爾532:中國重汽533:益生股份334:青島啤酒535:金城藥業(yè)336:兗州煤業(yè)537:萬昌科技338:海信電器139:濱化股份340:南山鋁業(yè)5： 第1類第1類（23個）代碼簡稱000423東阿阿膠300121陽谷華泰200726魯泰B600547山東黃金002355興民鋼圈300175朗源股份002073軟控股份300110華仁藥業(yè)002526山東礦機002470金正大300285國瓷材料600350山東高速000756新華制藥600017日照港600756浪潮軟件600027華電國際000739普洛藥業(yè)600467好當(dāng)家000957中通客車600789魯抗醫(yī)藥600022山東鋼鐵000682東方電子600060海信電器 第2類第2類（2個）代碼簡稱000880濰柴重機300237美辰科技 第3類第3類（6個）代碼簡稱300208恒順電氣300105龍源技術(shù)002458益生股份300233金城藥業(yè)002581萬昌科技601678濱化股份 第4類第4類（3個）代碼簡稱600986科達股份600336澳柯瑪000416民生投資 第5類第5類（6個）代碼簡稱002588史丹利600690青島海爾000951中國重汽600600青島啤酒600188兗州煤業(yè)600219南山鋁業(yè)以上通過系統(tǒng)聚類分析方法對樣本數(shù)據(jù)進行了分類，那么，上述的聚類分析得到的分類結(jié)果是否有效呢？為了驗證上述聚類分組的效果，我們通軟件，利用方法對上述的分類結(jié)果進行檢驗。關(guān)于利用方法對分類結(jié)果進行檢驗的方法和步驟，詳見附錄。 相應(yīng)指標(biāo)均值類別均值匯總類別每股收益每股凈資產(chǎn)主營收入增長率（%）主營利潤增長率（%）凈資產(chǎn)收益率（%）第1類第2類第3類第4類第5類為了更加直觀地進行綜合分析，我們按照“ 聚類分析在證券市場分析中應(yīng)用時的指標(biāo)評價體系的選擇”： 指標(biāo)匯總分析盈利能力指標(biāo)成長能力指標(biāo)擴張能力指標(biāo)類別每股收益凈資產(chǎn)收益率（%）主營收入增長率（%）主營利潤增長率（%）每股凈資產(chǎn)第1類第2類第3類第4類第5類，分析如下：第類：該類股票的盈利低、成長性慢，即使該類公司具有相對較強的擴張能力，但由于該類公司經(jīng)營不善或前景不好等原因，表現(xiàn)出業(yè)績較差，交投不活躍，嚴重時會導(dǎo)致公司虧損。第類：屬于高盈利、高成長性的績優(yōu)股，甚至?xí)砷L為比績優(yōu)股更優(yōu)的藍籌股。第類：具有與第類同樣較高的盈利能力和擴張能力，即便如此，但是與第類相比，第類的成長能力明顯不如第類，充其量只能成為績優(yōu)股，而不是藍籌股，廣大的投資者可以對第類股票作出投資決策、進行投資，但是同有著較大藍籌股潛力的第類股票相比，第類股票就略顯遜色。第類：屬于成長能力非常強、成長性非?？斓臐摿?，但是具有較低的每股收益、凈資產(chǎn)收益率和每股凈資產(chǎn)。說明該類股票正處于高速發(fā)展階段，其成長發(fā)展前景非常好，比較適合投資者進行長期性的投資。投資者在對該類股票進行投資時，要慎之又慎。這都表明了聚類分析方法在證券市場投資分析中具有有效性和實用性。立足于基本面的定量分析，研究股票的內(nèi)在價值，有利于投資者正確作出投資決策、確定投資價值、降低投資風(fēng)險。文中在選擇和處理不同指標(biāo)的方法方面仍待需要改進，但聚類分析方法在證券投資市場分析中確實具有很大的研究潛力和研究價值，并且本論文的研究也表明了具有一定的可行性和實用性，從而為投資者進行證券投資提供有力工具。 總結(jié)經(jīng)過兩個多月的努力，我的畢業(yè)設(shè)計論文終于順利完成了，從剛開始的一無所知到現(xiàn)在的了解了聚類分析的概念背景及其現(xiàn)實應(yīng)用性，我從中學(xué)到了很多知識。有問題不可怕，只要你勇敢去解決它，在整個解決問題的過程中我收獲頗多。并在理論分析之后成功地完成了樣本數(shù)據(jù)的分類，得到并驗證了分類結(jié)果的合理、正確性。初次研究聚類分析在證券市場分析中的應(yīng)用，加上自己水平有限，文也中難免有些瑕疵，但這次的經(jīng)歷對我還是很重要的，為我以后即將開始的研究生學(xué)習(xí)有著非常重要的借鑒和開河意義。沒有老師精心的指導(dǎo)，沒有老師不惜辛苦的督促，我是無法完成論文的。尤其是在我走錯方向、思路失誤的時候，老師仍是耐心地再次為我講解，一遍一遍地指導(dǎo)我。衷心感謝山東交通學(xué)院理學(xué)院信息與計算科學(xué)專業(yè)的各位領(lǐng)導(dǎo)和老師，謝謝你們對我的生活和學(xué)習(xí)進行指導(dǎo)和幫助。圖一 數(shù)據(jù)視圖圖二 變量視圖2. 在菜單欄上執(zhí)行：analyse（分析）pare means（比較均值）means（均值），打開平均數(shù)對話框圖三3. 將指標(biāo)變量都放入因變量列表中，然后將分組變量（聚類分析得到的新變量）放入自變量列表中圖四4. 點擊確定按鈕，開始運行數(shù)據(jù)，并顯示結(jié)果5. 我們會看到分為5類結(jié)果時各自的平均數(shù)，下面的表格就是將case分為類的結(jié)果，當(dāng)然這種方法只能計算出各組平均數(shù)（這與用計算均值結(jié)果完全一樣，只是精度有差異），如何檢驗平均數(shù)的差異就要用到下面的方法圖五6. 在菜單欄上執(zhí)行：analyse（分析）pare means（比較均值）one way anova（單因素方差）圖六7. 將指標(biāo)變量放到因變量列表，將分組變量放入因子列表中，然后點擊ok，開始處理數(shù)據(jù)圖七8. 我們看到下面的這個表格就是對平均數(shù)的差異的檢驗了，看sig這一列，都達到了顯著的水平，這說明這種分類還是比較有效的。是狼就要練好牙，是羊就要練好腿。不奮斗就是每天都很容易，可一年一年越來越難。拼一個春夏秋冬！贏一個無悔人生！早安！—————獻給所有努力的人.