聚类分析和判别分析实验报告
聚类分析实验报告
一、实验数据
2013年，在国内外形势错综复杂的情况下，我国经济实现了平稳较快发展。全年国内生产总值568845亿元，比上年增长7.7%。其中第三产业增加值262204亿元，增长8.3%，其在国内生产总值中的占比达到了46.1%，首次超过第二产业。经济的快速发展也带来了就业的持续增加，年末全国就业人员76977万人，其中城镇就业人员38240万人，全年城镇新增就业1310万人。随着我国城镇化进程的不断加快，加之农业用地量的不断衰减，工业不断的转型升级，使得劳动力就业压力的缓解需要更多的依靠服务业的发展。
（一）指标选择
根据指标选择的可行性、针对性、科学性等原则，分别从服务业的发展规模、发展结构、发展效益以及发展潜力等方面选择14个指标来衡量服务业的发展水平，指标体系如表1所示：
表1 服务业发展水平指标体系
（二）指标数据
本次实验采用的数据是我国31个省（市、自治区）2012年的数据，原数据均来自《2013中国统计年鉴》以及2013年各省（市、自治区）统计年鉴，不能直接获得的指标数据是通过对相关原始数据的换算求得。原始数据如表2所示：
表2（续）
二、实验步骤
本次实验是在SPSS中分别利用系统聚类法和K均值法进行聚类分析，具体步骤如下：
（一）系统聚类法
⒈在SPSS窗口中选择Analyze—Classify—Hierachical Cluster,调出系统聚类分析主界面，将变量X1-X14移入Variables框中。在Cluster栏中选择
Cases单选按钮，即对样品进行聚类（若选择Variables，则对变量进行聚类）。在Display栏中选择Statistics和Plots复选框，这样在结果输出窗口中可以同时得到聚类结果统计量和统计图。
⒉点击Statistics按钮，设置在结果输出窗口中给出的聚类分析统计量。这里选择系统默认值，点击Continue按钮，返回主界面。
⒊点击Plots按钮，设置结果输出窗口中给出的聚类分析统计图。选中Dendrogram复选框和Icicle栏中的None单选按钮，即只给出聚类树形图，而不给出冰柱图。单击Continue按钮，返回主界面。
⒋点击Method按钮，设置系统聚类的方法选项。Cluster Method下拉列表用于指定聚类的方法，这里选用W ard’s method，Measure中的Interval中选择Squared Euclidean distance，在Transform Values中的Standardize中选择Z scores，表示对原始数据进行标准化，其他选择默认选项。单击Continue 按钮，返回主界面。
⒌点击Save按钮，指定保存在数据文件中的用于表明聚类结果的新变量。这里选用Range of solutions，并在后面的两个矩形框中分别输入3和4，即生产三个新的分类变量，分别表示将样品分为3类、4类和5类时的聚类结果。点击Continue,返回主界面。
（二）K均值法
1.在SPSS窗口中选择Analyze—Descriptive Statistics—Descriptives…，调出Descriptives主界面，将变量X1-X14移入Variables 框中，选中Save standardized values as variables复选框，然后点击OK，即对原始数据进行标准化，以消除量纲的影响。
2.在SPSS窗口中选择Analyze—Classify—K-Means Cluster,调出K均值聚类分析主界面，将变量X1-X14移入Variables框中。将标志变量Region移入Label Case by框中，在Method框中选择Iterate classify,即使用K-means 算法不断计算新的类中心，并替换旧的类中心。在Number of Cluster后面的矩形框中输入想要把样品聚成的类数，这里输入4，即将31个省、市、自治区分为4类，其他按钮均为系统默认。
⒊点击Iterate按钮，对迭代参数进行设置，这里采用系统默认的标准。单
击Continue,返回主界面。
⒋点击Save按钮，设置保存在数据文件中的表明聚类结果的新变量，选中Cluster membership（建立一个代表聚类结果的变量，默认变量名为qcl_1）和Distance from cluster center（建立一个新变量，代表各观测变量与其所属类中心的欧几里得距离），单击Continue按钮返回主界面。
⒌点击Options 按钮，指定要计算的统计量，选中Initial cluster centers 和Cluster information for each case复选框，这样在输出窗口中将给出聚类的初始类中心和每个观测量的分类信息，包括分配到哪一类和该观测量距所属类中心的距离，单击Continue按钮返回主界面。
6.点击OK，进行K均值聚类分析程序。
三、实验结果
（一）系统聚类法结果
在结果输出窗口中可以看到分类结果表(表3)和聚类树形图(图1),具体见表1和图2所示：
从表3和图1可以清楚的看到，可将样品分成如下四类：
第一类:北京、天津、上海
第二类：河北、辽宁、安徽、福建、河南、湖北、湖南、四川
第三类：山西、内蒙古、吉林、黑龙江、江西、广西、海南、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆
第四类：江苏、浙江、山东、广东
Dendrogram using Ward Method
Rescaled Distance Cluster Combine
C A S E 0 5 10 15 20 25
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
湖北 17 -+
湖南 18 -+
河北 3 -+-+
河南 16 -+ |
四川 23 -+ +--------+
安徽 12 -+ | |
辽宁 6 -+-+ |
福建 13 -+ |
贵州 24 -+-+ +--------------------------------------+ 宁夏 30 -+ +----+ | | 内蒙古 5 ---+ | | | 吉林 7 -+ | | | 新疆 31 -+ | | | 青海 29 -+ +---+ | 江西 14 -+ | | 广西 20 -+---+ | | 云南 25 -+ | | | 甘肃 28 -+ | | | 陕西 27 -+ +-+ | 山西 4 -+ | | 重庆 22 -+-+ | | 黑龙江 8 -+ +-+ | 海南 21 -+-+ | 西藏 26 -+ | 江苏 10 -+ | 浙江 11 -+-+ | 山东 15 -+ +-------------------+ | 广东 19 ---+ +---------------------------+ 天津 2 -----+---+ |
上海 9 -----+ +-------------+
北京 1 ---------+
图1 聚类树形图
（二）K均值法结果
由表4可知，将31个省（直辖市、自治区）分为四类的结果为：
第一类：北京
第二类：天津、上海
第三类：河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、福建、江西、河南、湖北、湖南、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、山西、甘肃、青海、宁夏、新疆
第四类：辽宁、江苏、浙江、山东、广东
（三）聚类结果分析
从系统聚类结果和K均值法聚类结果可以看出，二者最终的聚类结果是有差距的。因而，在实际的聚类案例中，我们应该具体问题具体分析，选择合适的聚类方法，进行合理的聚类。
判别分析实验报告
为研究我国服务业发展水平，已按系统聚类法将27个已知省（直辖市、自治区）分为4类，现对另4个未知省（直辖市、自治区）分属哪一类进行判别，指标含义及原始数据分别如表1和表2所示：
表1 服务业发展水平指标含义
表2 2012年我国服务业发展水平统计数据表
表2（续）
一、操作步骤
（一）在SPSS窗口中选择Analyze—Descriptive Statistics—Descriptives…，调出Descriptives主界面，将变量X1-X14移入Variables 框中，选中Save standardized values as variables复选框，然后点击OK，即对原始数据进行标准化，以消除量纲的影响。
（二）在SPSS窗口中选择Analyze—Classify—Discriminate，调出判别分析主界面，将左边的变量列表中的type变量选入分组变量Grouping Variable 中，将X1-X14变量选入自变量Independents中，并选择Enter independents together单选按钮，即使用所有自变量进行判别分析。
（三）点击Define Range按钮，定义分组变量的取值范围。这里分类变量的范围为1到4，所以在最小值和最大值中分别输入1和4。单击Continue按钮，返回主界面。
（四）单击Statistics…按钮，指定输出的描述统计量和判别函数系数。选中Function Coefficients栏中的Fisher’s(给出贝叶斯判别函数的系数)和Unstandardized（给出为标准化的费希尔判别函数），单击Continue按钮，返回主界面。
（五）单击Classify…按钮，定义判别分组参数和选择输出结果。选择Display栏中的Casewise results，输出一个判别结果表，包括每个样品的判别分数、后验概率、实际组合预测编号等。其余的均保留系统默认选项。单击Continue按钮，返回主界面。
（六）单击Save按钮，指定在数据文件中生成代表判别分组结果和判别得分的新变量，生成的新变量的含义分别为：Predicted group membership（存放判别样品所属组别的值）；Discriminant scores（存放费希尔判别得分的值）；
Probabilities of group membership（存放样品属于各组的贝叶斯后验概率），这里将三个复选框均选中，单击Continue按钮返回主界面。
（七）返回判别分析主界面，单击OK按钮，运行判别分析过程。
二、个案观察结果
表3为标准化典型判别函数的系数表，由该表可以得到典型判别函数为：
Y 1=-1.077X
1
-0.951X
2
+1.890X
3
-0.862X
4
-26.097X
5
+5.976X
6
-1.408X
7
+1.183X
8
+19.433X
9+0.268X
10
-11.585X
11
+1.764X
12
+0.443X
13
+0.687X
14
Y 1=-2.380X
1
+1.143X
2
+17.628X
3
-0.176X
4
-1.867X
5
+0.835X
6
+1.174X
7
+0.108X
8
+1.796X
9-0.220X
10
-1.507X
11
+0.030X
12
-0.374X
13
+0.576X
14
Y 1=-1.699X
1
+1.285X
2
+6.112X
3
-0.533X
4
-7.635X
5
+2.285X
6
-0.992X
7
-0.120X
8
+6.959X
9-0.279X
10
-3.211X
11
+0.885X
12
+0.628X
13
+0.465X
14
表4为未标准化的典型判别函数的系数表。该表可以得到典型判别函数为：
Y 1=-2.698X
1
-2.022X
2
+24.885X
3
-1.270X
4
-66.534X
5
+10.084X
6
-2.721X
7
+1.339X
8
+36.454X
9+0.273X
10
-10.965X
11
+2.926X
12
+0.986X
13
+1.268X
14
Y 1=-5.963X
1
+2.429X
2
+2.668X
3
-0.259X
4
-4.759X
5
+1.409X
6
+2.269X
7
+0.122X
8
+3.370X
9-0.225X
10
-1.426X
11
+0.050X
12
-0.832X
13
+1.062X
14
Y 1=-4.258X
1
+2.730X
2
+8.628X
3
-0.784X
4
-19.465X
5
+3.856X
6
-1.917X
7
-0.136X
8
+13.053X
9-0.284X
10
-3.039X
11
+1.468X
12
+1.398X
13
+0.857X
14
表5 Casewise Statistics
从上表可知，湖南省属于第二类，江西省和重庆省属于第三类，山东省属于第四类，此结果和聚类分析的结果是相似的。
聚类分析和判别分析实验报告
聚类分析实验报告 一、实验数据 2013年，在国内外形势错综复杂的情况下，我国经济实现了平稳较快发展。全年国内生产总值568845亿元，比上年增长7.7%。其中第三产业增加值262204亿元，增长8.3%，其在国内生产总值中的占比达到了46.1%，首次超过第二产业。经济的快速发展也带来了就业的持续增加，年末全国就业人员76977万人，其中城镇就业人员38240万人，全年城镇新增就业1310万人。随着我国城镇化进程的不断加快，加之农业用地量的不断衰减，工业不断的转型升级，使得劳动力就业压力的缓解需要更多的依靠服务业的发展。 （一）指标选择 根据指标选择的可行性、针对性、科学性等原则，分别从服务业的发展规模、发展结构、发展效益以及发展潜力等方面选择14个指标来衡量服务业的发展水平，指标体系如表1所示： 表1 服务业发展水平指标体系
（二）指标数据 本次实验采用的数据是我国31个省（市、自治区）2012年的数据，原数据均来自《2013中国统计年鉴》以及2013年各省（市、自治区）统计年鉴，不能直接获得的指标数据是通过对相关原始数据的换算求得。原始数据如表2所示：
表2（续） 二、实验步骤 本次实验是在SPSS中分别利用系统聚类法和K均值法进行聚类分析，具体步骤如下： （一）系统聚类法 ⒈在SPSS窗口中选择Analyze—Classify—Hierachical Cluster,调出系统聚类分析主界面，将变量X1-X14移入Variables框中。在Cluster栏中选择
Cases单选按钮，即对样品进行聚类（若选择Variables，则对变量进行聚类）。在Display栏中选择Statistics和Plots复选框，这样在结果输出窗口中可以同时得到聚类结果统计量和统计图。 ⒉点击Statistics按钮，设置在结果输出窗口中给出的聚类分析统计量。这里选择系统默认值，点击Continue按钮，返回主界面。 ⒊点击Plots按钮，设置结果输出窗口中给出的聚类分析统计图。选中Dendrogram复选框和Icicle栏中的None单选按钮，即只给出聚类树形图，而不给出冰柱图。单击Continue按钮，返回主界面。 ⒋点击Method按钮，设置系统聚类的方法选项。Cluster Method下拉列表用于指定聚类的方法，这里选用W ard’s method，Measure中的Interval中选择Squared Euclidean distance，在Transform Values中的Standardize中选择Z scores，表示对原始数据进行标准化，其他选择默认选项。单击Continue 按钮，返回主界面。 ⒌点击Save按钮，指定保存在数据文件中的用于表明聚类结果的新变量。这里选用Range of solutions，并在后面的两个矩形框中分别输入3和4，即生产三个新的分类变量，分别表示将样品分为3类、4类和5类时的聚类结果。点击Continue,返回主界面。 （二）K均值法 1.在SPSS窗口中选择Analyze—Descriptive Statistics—Descriptives…，调出Descriptives主界面，将变量X1-X14移入Variables 框中，选中Save standardized values as variables复选框，然后点击OK，即对原始数据进行标准化，以消除量纲的影响。 2.在SPSS窗口中选择Analyze—Classify—K-Means Cluster,调出K均值聚类分析主界面，将变量X1-X14移入Variables框中。将标志变量Region移入Label Case by框中，在Method框中选择Iterate classify,即使用K-means 算法不断计算新的类中心，并替换旧的类中心。在Number of Cluster后面的矩形框中输入想要把样品聚成的类数，这里输入4，即将31个省、市、自治区分为4类，其他按钮均为系统默认。 ⒊点击Iterate按钮，对迭代参数进行设置，这里采用系统默认的标准。单
聚类分析判别分析
数学实验报告：聚类分析、判别分析 姓名班级学号日期：月日 一、实验目的和要求 1. 掌握k-均值聚类，分层聚类，两步聚类的基本原理及方法; 2. 掌握判别分析方法; 二、实验内容 为了更深入了解我国人口的文化程度状况，现利用1990年全国人口普查数据对全国30个省、直辖市、自治区进行聚类分析。分析选用了三个指标：（1）大学以上文化程度的人口占全部人口的比例（DXBZ）；（2）初中文化程度的人口占全部人口的比例（CZBZ）；（3）文盲半文盲人口占全部人口的比例（WMBZ）、分别用来反映较高、中等、较低文化程度人口的状况，原始数据如下表： 1990年全国人口普查文化程度人口比例（%） 地区序号DXBZ CZBZ WMBZ 北京 1 9.30 30.55 8.70 天津 2 4.67 29.38 8.92 河北 3 0.96 24.69 15.21 山西 4 1.38 29.24 11.30 内蒙 5 1.48 25.47 15.39 辽宁 6 2.60 32.32 8.81 吉林7 2.15 26.31 10.49 黑龙江8 2.14 28.46 10.87 上海9 6.53 31.59 11.04 江苏10 1.47 26.43 17.23 浙江11 1.17 23.74 17.46 安徽12 0.88 19.97 24.43 福建13 1.23 16.87 15.63 江西14 0.99 18.84 16.22 山东15 0.98 25.18 16.87 河南16 0.85 26.55 16.15 河北17 1.57 23.16 15.79 湖南18 1.14 22.57 12.10 广东19 1.34 23.04 10.45 广西20 0.79 19.14 10.61 海南21 1.24 22.53 13.97 四川22 0.96 21.65 16.24
SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析
SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析聚类分析与判别分析是SPSS统计分析中非常重要的两个方法。聚类 分析是寻找数据之间的相似性，将相似的数据划分为一个簇，从而实现对 数据的归类和分组。判别分析则是寻找数据之间的差异性，帮助我们理解 不同因素对于数据的影响程度，从而实现对数据的分类预测。 首先，我们来介绍聚类分析。聚类分析是根据数据之间的相似性进行 归类的一种方法，通过度量数据之间的相似性，将相似的数据归为一类。 它在寻找数据内在组织结构和特点上具有很大的作用。在SPSS中进行聚 类分析的步骤如下： 1.载入数据集：在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选 择需要进行聚类分析的数据集。 2.选择聚类变量：在"分析"->"分类"->"聚类"中，选择需要进行聚类 分析的变量。可以选择一个或多个变量作为聚类变量，决定了聚类的维度。 3.设置聚类参数：在设置参数的对话框中，可以选择使用不同的距离 测度和聚类算法。距离测度可以选择欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距 离等，而聚类算法可以选择层次聚类、K均值聚类等。根据具体的数据特点，选择合适的参数。 4.进行聚类分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行聚类分析，并 生成聚类的结果。聚类结果可以通过树状图、散点图等形式展示，便于我 们对数据的理解和分析。 接下来，我们来介绍判别分析。判别分析是一种通过建立数学模型， 根据不同的预测变量对数据进行分类和预测的方法。判别分析可以帮助我
们理解不同因素对于数据分类的重要性，从而进行有针对性的分析和预测。在SPSS中进行判别分析的步骤如下： 1.载入数据集：同样，在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选择需要进行判别分析的数据集。 2.设置判别变量和预测变量：在"分析"->"分类"->"判别"中，选择需 要进行判别分析的变量。判别变量是被判别的变量，而预测变量是用来预 测判别变量的变量。 3.设置判别参数：在参数设置的对话框中，可以选择不同的判别方法，比如线性判别分析、对数几率判别分析等。根据具体分析目的和数据特点，选择合适的参数。 4.进行判别分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行判别分析，并 生成判别的结果。判别结果可以通过判别函数、ROC曲线等方式展示，帮 助我们理解不同变量对于数据分类的影响程度。 聚类分析和判别分析是SPSS统计分析中很常用的方法，它们可以帮 助我们理解数据的内在特点和组织结构，实现数据的归类和分组，同时可 以帮助我们理解不同因素对于数据分类和预测的重要性。掌握和应用这两 种方法能够更好地帮助我们进行数据分析和决策。
生物数据挖掘聚类分析实验报告
实验三 聚类分析 一、实验目的 1. 了解典型聚类算法 2. 熟悉聚类分析算法的思路与步骤 3. 掌握运用Matlab 对数据集做聚类分析的方法 二、实验内容 1. 运用Matlab 对数据集做K 均值聚类分析 2. 运用Matlab 对数据集做基于密度的聚类分析 三、实验步骤 1.写出对聚类算法的理解 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster ）分析是由若干模式（Pattern ）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement ）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。在进行聚类分析时，出于不同的目的和要求，可以选择不同的统计量和聚类方法。 2.写出K-means 算法步骤 通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标函数最大化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立。具体步骤如下： (1)首先，随机选取k 个对象作为初始的k 个簇的质心； (2)然后，将其余对象根据其与各个簇质心的距离分配到最近的簇； (3)再要求形成的簇的质心。 这个迭代重定位过程不断重复，直到目标函数最小化为止。 设p 表示数据对象，i c 表示 簇i C 的均值，通常采用的目标函数形式为平法误差准则函数： 2 1||||∑∑=∈-=k i C p i i c p E （欧几里得距离） 3.写出DBSCAN 算法步骤 与均值漂移聚类类似，DBSCAN 也是基于密度的聚类算法。具体步骤如下： （1）首先确定半径r 和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为
聚类分析及判别分析
聚类分析及判别分析文献综述在科学研究中，人们通过划分同种属性的对象而很好的解决问题，即研究者都在基于一个多维剖面的观测中寻找某种“自然”结构。聚类分析就是将个体或对象分类，其目的在于是类间对象的同质性最大化和类与类间对象的异质性最大化。 首先在林业资源调查中常用到聚类方法，尤其是苗木质量分级。查阅相关文献得知，该过程以地径为主要指标，主要步骤是先以地径的数值,从最大值向小排序, 使之成为有序样品,再采用最短距离法 将样品间绝对距离最小的苗木,首先合并成新类,并计算新类的重心 及各类的距离。然后把距离最小的聚成类，最后把全部样品聚成三大类,再按平均高径比值得出苗高的分级界值, 即得苗高、地径各级苗木分级标准。以往苗木质量一般按照“概率的正态分布”进行分级，而根据“聚类法”进行苗木分级, 以个体为依据, 逐步归纳成类, 则能较好地反映苗木分级的实际水平。 其次，在以某14个物种性状为指标,对西藏各地(市) 搜集而来的27 份野生芥菜型油菜进行了聚类分析一文中，研究将数据标准化处理,采用卡方距离、离差平方和聚类方法对27份西藏野生芥菜型油菜的14个主要考种性状进行聚类,聚类结果与田间调查情况基本一致, 表明该聚类方法对其的综合分类是科学可靠的。它不仅具有简便易行,结果一目了然的优点,而且可对油菜综合性状作出定量的评价分析, 不存在人为的主观分类现象,弥补了常规分析方法的单纯性。 同样广泛应用的判别分析法是多元统计分析的一个重要分枝，
当解释变量是属性变量而解释变量是度变量时，判别分析就是合适的度量方法。判别分析法是在已掌握二组或数组有明确分类(如茶树品种的抗寒、不抗寒；高、中、低产)数据(称为训练样本)的基础上，经计算处理后产生二个或数个判别函数。经由训练样本的各项指标的观察值回代判别函数中，做出类别归属的判断并求出误判或正确判定的百分率的一种多元分析方法。实际应用时，可将未知样的观察值代入判别函数中，即可预知其归属。判别分析法有(马氏)距离判别法、Bayes判别和Fisher判别法三种，在对待茶树抗寒性的基础上使用距离判别法。 但是在许多问题中，不知道哪些指标是主要的，此时筛选变量就成为一个很重要的事情。凡具有筛选变量能力的方法称为逐步判别分析方法。在植物分类学中，传统方法只是对植物进行定性的分类，但往往受主观因素影响而不统一。为了使植物分类走向客观化、定量化，从而产生了数量分类学，而数量分类有多种数学方法，使用逐步判别分析方法对某些植物进行定量分类，可以取得较好的效果。 参考文献： [1]王建林,何燕,栾运芳等，西藏掖省油菜形态及生态特征多元统计分析[J ] 作物研究,2006 , (3) :223 - 22 [2]于秀林,任雪松，多元统计分析[M]北京:中国统计出版 社,1999 , (8) :l4 - 20 [3]杨自强.判别分析与逐步判别分析[J]计算机应用及应用数 学,1976, 9(3) :l4 - 18
聚类分析与判别分析
目录 1．聚类分析 (2) 1.1问题描述 (2) 1.2数据初步分析 (2) 1.3层次聚类 (2) 1.4结果解释 (3) 1.5聚类结果的验证与进一步分析 (5) 1.6最终的类别特征描述 (7) 2．判别分析 (7) 2.1 问题描述 (7) 2.2 数据基本分析 (10) 2.3判别分析 (10) 2.4 结果分析 (10) 2.5 判别效果的验证 (14)
1．聚类分析 1.1问题描述 对16中饮料的热量、咖啡因、钠和价格四个变量作为数据进行聚类分析，希望通过聚类分析的方法将相似的饮料找出来，即将16种饮料划分为若干类别，从而更好的指导销售者制定销售计划，具体数据如下表1： 表1：饮料数据 1.2 首先对数据进行初步的考察，对各个指标做简单描述性统计分析。 表2：Descriptive Statistics 从表2中可以看出4个指标的量纲基本不同，尤其以热量和价格的差距最为明显，显示了数据量纲间有很强的差异性。为消除不同变量大小对聚类结果的影响， 有必要在聚类分析前对数据进行标准化处理。 1.3层次聚类 在SPSS中，实现层次聚类的过程步骤如下：
在Method中，默认选择的是不对数据进行标准化，但在此例子中，采用Z Scores方法对数据进行标准化。 1.4结果解释 层次聚类输出的聚类过程表(表3)，它说明层次聚类过程中的每一个步骤是如何进行的，一般来讲，步骤数为参加聚类的数据条数减1，在这里是15步。 表3的第1列列出了聚类过程的步骤号，第2列和第3列列出了在某一步骤中哪些饮料参与了合并，例如在第一步中，饮料5和饮料6首先被合并在一起。第4列列出了每一聚类步骤的聚类系数，这一数值表示被合并的两个类别之间的距离大小。第5列和第6列表示参与合并的饮料是在第几步中第一次出现的，0表示第一次出现在聚类过程中。第7列表示在这一步骤中合并的类别，下一次将在第几步中与其他类别再进行合并。要注意，在聚类过程的描述中，往往一个记录号已经
多元统计实验报告--聚类
多元统计实验报告 设计题目：聚类分析 聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。 基本思想：是根据事物本身的特性研究个体分类的方法； 聚类原则：是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异很大 系统聚类分析法 一、分析数据 1990年全国人口普查数据 二、基本原理 系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品或变量总能聚到合适的类中。 系统聚类的计算步骤：
●对数据进行变换处理，消除量纲 ●构造n个类，每个类只包含一个样本计算 ●n个样本两两间的距离{dij} ●合并距离最近的两类为一新类 ●计算新类与当前各类的距离，重复上一步 ●画聚类图 ●决定类的个数和类 三、实验步骤① 1、选择Analyze→Classify→Hierarchical Cluster，打开分层聚类分析主对话框； 2、选择聚类分析变量点击向右的箭头按钮，将三个变量移到Variable栏中； 3、选择标识变量，单击“地区”点击向右的箭头按钮，将其移入Label Case By栏中； 4、选择聚类方法，单击Method…按钮，选择数值标准化法，Z-Score；选择聚类法Between-group linkage；距离测度采用Interval的Squared Euclidean distance；单击Continue按钮，返回主对话框； 5、选择输出统计量，单击Statistics…按钮，打开Statistics子对话框。选择输出Agglomeration Schedule、Proximity Matric，范围从3类到5类的聚类解，单击Continue按钮，返回主对话框； 6、选择输出聚类图，单击Plots…按钮，打开Plots子对话框。选择Dendrogram 树形图，单击Continue按钮，返回主对话框； 7、点击OK按钮，显示结果清单。 四、结果和分析 1、数据数据信息汇总 ①软件均为SPSS 16.0
聚类分析与判别分析实验报告
多元统计分析实验报告 ——研究房价与人民生活水平的关系 一、实验目的 本文旨在研究全国各省市住宅型商品房的平均价格水平，同时分析各省市住宅型商品房平均销售价格与其人民生活水平的关系。本文将用各省市人均GDP、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入三个变量来衡量各省市的人民生活水平。住宅型商品房平均销售价格应该与人民生活水平成正相关关系。接下来，本文不仅要根据2012年全国各省市住宅型商品房平均销售价格如表1-1进行聚类分析和判别分析，还会根据2012年全国各省市人民生活水平数据如表1-2进行聚类分析与判别分析，观察房价较高的省市与人民生活水平较高的省市是否相符合，用以评价各省市房地产市场的定价是否符合该省市人民生活水平。 表1-1 2012年全国各省市住宅型商品房平均销售价格（元/平方米） 地区X 地区X 北京16553.48 湖南3669.63 天津8009.58 广东7667.89 河北4141.96 广西3909.83 山西3690.88 海南7811.26 内蒙古3656.41 重庆4804.80 辽宁4717.21 四川4959.19 吉林3875.10 贵州3695.36 黑龙江3725.51 云南3861.01 上海13869.88 西藏2982.19 浙江10679.69 甘肃3376.08 安徽4495.12 陕西4803.05 福建8365.92 青海3692.21 江西4381.18 宁夏3620.77 山东4556.63 新疆3593.82 河南3511.26 江苏6422.85 湖北4668.00 其中，X表示住宅型商品房平均销售价格。 数据来源：国家统计局、各省市统计部门官方网站。 表1-2 2012年全国各省市人民生活水平数据单位：元
聚类分析实验报告SPSS
一、实验目的及要求： 1、目的 用SPS歎件实现聚类分析及其应用 2、内容及要求 用SPSS寸实验数据运用系统聚类法和K均值聚类法进行分析 二、仪器用具： 三、实验方法与步骤 准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel,并进一步导入到SPSS 数据文件中。 分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而 且准确性更高，因此，在以下的分析过程中，先采用系统聚类法分析，得出相应结果和碎石图（即聚合系数随分类数变化的曲线图），根据碎石图来判定分几类比较合适，然后再用K均值聚类法进行聚类分析得出结果，比较两结果的异同，以得到比较可信的结果。 四、实验结果与数据处理： 1）用系统聚类法对所有个案进行聚类：
采用Z分数对数据进行标准化处理。 以下图一为聚类方法为“组间联接”时的冰柱图，图二为聚类方法为“Ward 法”时的冰柱图，图三为聚类方法为“质心聚类法”时的冰柱图。 不难看出在分五类的情况下，（未标出的所有为一类） 图一的分类为：北京；天津；上海、浙江、广东；辽宁、四川、江苏、山东；…… 图二的分类为：北京；天津；上海、海南、浙江、广东；辽宁、四川、江苏、山东；…… 图三的分类为：北京；天津；上海、浙江、广东；辽宁、四川、江苏、山东；…… 聚类方法为“组间联接”与“质心聚类法”时分五类的情况是一样的，而聚类 方法为“ Ward法”时与它们两个有些许差别，但总的来说在分五类时，比较可信的结论是北京、天津单独为一类，辽宁、四川、江苏、山东为一类，上海、浙江、广东为一类，在海南省的划分上有些差异，“Ward法”中将其与上海、浙江、广东分为一类，但是其余两个将海南与未列出各省划为一类。
聚类分析与判别分析
第一节聚类分析统计思想 一、聚类分析的基本思想 1．什么是聚类分析 俗语说，物以类聚、人以群分。 当有一个分类指标时，分类比较容易。 但是当有多个指标，要进行分类就不是很容易了。 比如，要想把中国的县分成若干类，可以按照自然条件来分：考虑降水、土地、日照、湿度等各方面； 也可以考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设施等指标； 对于多指标分类，由于不同的指标项对重要程度或依赖关系是相互不同的，所以也不能用平均的方法，因为这样会忽视相对重要程度的问题。 所以需要进行多元分类，即聚类分析。 最早的聚类分析是由考古学家在对考古分类中研究中发展起来的，同时又应用于昆虫的分类中，此后又广泛地应用在天气、生物等方面。 对于一个数据，人们既可以对变量（指标）进行分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对观测值（事件，样品）来分类（相当于对数据中的行分类）。 2．R型聚类和Q型聚类 对变量的聚类称为R型聚类，而对观测值聚类称为Q型聚类。这两种聚类在数学上是对称的，没有什么不同。 聚类分析就是要找出具有相近程度的点或类聚为一类； 如何衡量这个“相近程度”？就是要根据“距离”来确定。 这里的距离含义很广，凡是满足4个条件（后面讲）的都是距离，如欧氏距离、马氏距离…，相似系数也可看作为距离。 二、如何度量距离的远近：统计距离和相似系数 1．统计距离 距离有点间距离好和类间距离 2．常用距离
统计距离有多种，常用的是明氏距离。 3．相似系数 当对个指标变量进行聚类时，用相似系数来衡量变量间的关联程度，一般地称为变量和间的相似系数。常用的相似系数有夹角余弦、相关系数等。 夹角余弦： 相关系数： 对于分类变量的研究对象的相似性测度，一般称为关联测度。 第二节如何进行聚类分析 一、系统聚类 1．系统聚类的基本步骤 2．最短距离法 3．最长距离法 4．重心法和类平均法 5．离差平方和法 二、SPSS中的聚类分析 1、事先要确定分多少类：K均值聚类法； 2、事先不用确定分多少类：分层聚类； 分层聚类由两种方法：分解法和凝聚法。 分层聚类的功能：即可进行样品的聚类，也可进行变量的聚类。 分层聚类的原理：即我们前面介绍过的系统聚类方法的原理和过程。 分层聚类的中要进行以下的选择： 数据的标准化 测度方法的选择：距离方法的选择或相似性、关联程度的选择。 聚类方法的选择：即以什么方法聚类，spss中提供了7中方法可进行选择。
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告 一、实验目的 本实验的目的是通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类 和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。通过聚类分析 的结果，可以帮助我们更好地理解和解释数据。 二、实验步骤 1.数据准备：选择合适的数据集进行分析。数据集应包含若干个已知 变量，以及我们需要进行聚类的目标变量。 2.打开SPSS软件，导入数据集。 3.对数据集进行数据清洗和预处理，包括处理缺失数据、异常值等。 4.进行聚类分析：选择合适的聚类方法和变量，进行聚类分析。 5.对聚类结果进行解释和分析，确定最佳的聚类数目。 6.对不同的聚类进行比较，看是否存在显著差异。 7.结果展示和报告撰写。 三、实验结果及分析 在实验过程中，我们选择了学校学生的体测数据作为聚类分析的样本。数据集共包含身高、体重、肺活量等指标，共有200个样本。 首先，我们进行了数据预处理，包括处理缺失数据和异常值。对于缺 失数据，我们选择用平均值进行填充；对于异常值，我们使用离群值检测 方法进行处理。
然后，我们选择了合适的聚类方法和变量，使用K-means聚类算法对 样本进行分组。我们尝试了不同的聚类数目，从2到10进行了分析。根 据轮廓系数和手肘法定量评估了不同聚类数目下聚类效果的好坏。 最终，我们选择了聚类数目为4的结果进行进一步分析。通过比较不 同聚类结果的均值，我们发现不同聚类之间的身高、体重和肺活量等指标 存在较大差异。这说明聚类分析对样本的分类和分组是合理和有效的。 四、实验总结 本次实验通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。通过分析聚类结果，我 们发现不同聚类之间存在显著差异，这为进一步研究和探索提供了参考。 聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以帮助我们更好地理解和解释数据，对于从大量数据中发现规律和特征具有重要的应用价值。 总之，聚类分析是一种有力的数据分析工具，可以帮助我们更好地理 解和解释数据。实验过程中，我们通过SPSS软件实现了聚类分析，对样 本进行了分类和分组，并进行了结果的解释和分析。实验结果表明聚类分 析对于不同聚类之间的比较和分析具有重要的应用价值。
对数据进行聚类分析实验报告
对数据进行聚类分析实验报告 聚类分析是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的统计分析方法，它通过将相似的数据点聚集在一起，将数据集划分为不同的组，并在组内 形成紧密的簇。聚类分析可以帮助我们发现数据中的模式和结构，并提供 有关数据的洞察。 在本次实验中，我们将使用一个虚拟的数据集来进行聚类分析。该数 据集包含500个样本，每个样本有5个特征。我们的目标是将这些样本划 分为不同的聚类簇，并评估聚类结果的有效性。 首先，我们要对数据进行预处理。这涉及对数据进行清洗、归一化和 特征选择等操作。在清洗过程中，我们将删除具有缺失值或异常值的样本。归一化操作可以将数据缩放到相同的范围，以避免一些特征对聚类结果的 影响较大。特征选择操作可以帮助我们从样本的特征中选择最具代表性的 特征，从而提高聚类分析的效果。 接下来，我们将选择适当的聚类算法来对数据进行聚类。常见的聚类 算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。我们将比较不同算法的聚 类效果，并选择最优的算法作为我们的聚类模型。 在进行聚类分析之前，我们需要确定合适的聚类数。聚类数的选择可 以通过观察聚类结果的稳定性和评估指标来进行。稳定性可以通过多次运 行聚类算法，并计算不同聚类结果之间的相似度来评估。评估指标可以使 用内部指标（如轮廓系数和Davies-Bouldin指数）或外部指标（如ARI 和NMI）来度量聚类结果的质量。
完成聚类分析后，我们需要对聚类结果进行解释和可视化。解释聚类 结果可以通过研究每个聚类簇的特征和样本分布来完成。可视化可以通过 绘制散点图或热力图来展示聚类结果，并帮助我们理解数据的结构和模式。 最后，我们需要评估聚类结果的有效性。这可以通过比较不同聚类算 法的聚类效果、使用评估指标对聚类结果进行评估和与领域专家进行讨论 来完成。 在本次实验中，我们将使用Python编程语言和scikit-learn库来进 行聚类分析。我们将根据数据的特点和要求选择合适的预处理方法、聚类 算法和评估指标。通过实验，我们期望能够深入了解聚类分析的原理和应用，并掌握聚类分析方法在实际问题中的实施步骤和技巧。 总之，聚类分析是一种强大的数据分析方法，可以帮助我们发现数据 中的隐含结构和模式。它在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用。通 过本次实验，我们将学习聚类分析的基本原理、实施步骤和评估方法，并 应用它来对一个虚拟的数据集进行聚类分析，以提高我们在实际问题中的 数据分析能力。
《应用多元分析》实验5 聚类分析
实验五聚类分析 一、实验说明 实验项目名称：聚类分析 实验类型：基础实验课时：2 实验所用主要仪器：微型计算机1台 （能够连接互联网，32bit或64bit的Windows操作系统）， R软件编程环境。 二、实验目的： 1.系统聚类法：使用dist函数计算各种距离，使用hclust函数分别 进行最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法、重心法、ward法等六种聚类分析，对聚类结果使用plot函数作出聚类树形图，通过查看碎石图（最小距离height与聚类数目的散点图）选择聚类数，使用rect.hclust函数在聚类树形图上加框分类，使用cutree函数 得到聚类结果；安装并加载mvstats包，使用H.clust函数进行上述六种系统聚类分析。 2.使用scale函数在各变量量纲不一致或取值相差较大时，对数据进行
标准化变换。 3.kmeans聚类法：使用kmeans函数进行快速聚类，并会查看聚类结果。 三、实验内容和步骤 1.通过运行代码，查看运行结果，学习使用R命令进行系统聚类 (又称为分层聚类，层次聚类)和kmeans聚类(又称为k均值聚类)。 2.聚类分析的练习案例： 1）教材的四个例子：例7-1（165，166，170，171页），例7-2（171至175页），例7-3（176至179页）， 案例分析：全国区域经济的聚类分析（180至183页） 2）某年我国31个省、直辖市、自治区环境污染状况的聚类分析数据。 3.练习的代码文件：“练习ch7-1.R”，“练习ch7-2.R” 4.练习的数据文件：“mvstats(2015).xls” (表单d7.2)， “mvcase.xls” (表单Case6)，“PollutionData.txt” 四、实验要求 1.完成教材的184-185页： 2，3题，
聚类分析实验报告
聚类分析实验报告 一、实验目的： 通过聚类分析方法，对给定的数据进行聚类，并分析聚类结果，探索 数据之间的关系和规律。 二、实验原理： 聚类分析是一种无监督学习方法，将具有相似特征的数据样本归为同 一类别。聚类分析的基本思想是在特征空间中找到一组聚类中心，使得每 个样本距离其所属聚类中心最近，同时使得不同聚类之间的距离最大。聚 类分析的主要步骤有：数据预处理、选择聚类算法、确定聚类数目、聚类 过程和聚类结果评价等。 三、实验步骤： 1.数据预处理：将原始数据进行去噪、异常值处理、缺失值处理等， 确保数据的准确性和一致性。 2.选择聚类算法：根据实际情况选择合适的聚类算法，常用的聚类算 法有K均值算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等。 3.确定聚类数目：根据数据的特征和实际需求，确定合适的聚类数目。 4.聚类过程：根据选定的聚类算法和聚类数目进行聚类过程，得到最 终的聚类结果。 5. 聚类结果评价：通过评价指标（如轮廓系数、Davies-Bouldin指 数等），对聚类结果进行评价，判断聚类效果的好坏。 四、实验结果：
根据给定的数据集，我们选用K均值算法进行聚类分析。首先，根据 数据特点和需求，我们确定聚类数目为3、然后，进行数据预处理，包括 去噪、异常值处理和缺失值处理。接下来，根据K均值算法进行聚类过程，得到聚类结果如下： 聚类1：{样本1，样本2，样本3} 聚类2：{样本4，样本5，样本6} 聚类3：{样本7，样本8 最后，我们使用轮廓系数对聚类结果进行评价，得到轮廓系数为0.8，说明聚类效果较好。 五、实验分析和总结： 通过本次实验，我们利用聚类分析方法对给定的数据进行了聚类，并 进行了聚类结果的评价。实验结果显示，选用K均值算法进行聚类分析， 得到了较好的聚类效果。实验中还发现，数据预处理对聚类分析结果具有 重要影响，必要的数据清洗和处理工作是确保聚类结果准确性的关键。此外，聚类数目的选择也是影响聚类结果的重要因素，过多或过少的聚类数 目都会造成聚类效果的下降。 综上所述，聚类分析是一种有效的数据挖掘方法，可以帮助我们发现 数据中的规律和关系。在实际应用中，聚类分析广泛应用于市场分析、用 户行为分析、图像识别等领域。通过不断改进聚类算法和评价指标，我们 可以进一步提升聚类效果，提高数据分析的准确性和效率。
对数据进行聚类分析实验报告
对数据进行聚类分析实验报告数据聚类分析实验报告 摘要： 本实验旨在通过对数据进行聚类分析，探索数据点之间的关系。首先介绍了聚类分析的基本概念和方法，然后详细解释了实验设计和实施过程。最后，给出了实验结果和结论，并提供了改进方法的建议。 1. 引言 数据聚类分析是一种将相似的数据点自动分组的方法。它在数据挖掘、模式识别、市场分析等领域有广泛应用。本实验旨在通过对实际数据进行聚类分析，揭示数据中的隐藏模式和规律。 2. 实验设计与方法 2.1 数据收集 首先，我们收集了一份包含5000条数据的样本。这些数据涵盖了顾客的消费金额、购买频率、地理位置等信息。样本数据经过清洗和预处理，确保了数据的准确性和一致性。 2.2 聚类分析方法 本实验采用了K-Means聚类算法进行数据分析。K-Means算法是一种迭代的数据分组算法，通过计算数据点到聚类中心的距离，将数据点划分到K个不同的簇中。
2.3 实验步骤 （1）数据预处理：对数据进行归一化和标准化处理，确保每个特征的权重相等。 （2）确定聚类数K：通过执行不同的聚类数，比较聚类结果的稳定性，选择合适的K值。 （3）初始化聚类中心：随机选取K个数据点作为初始聚类中心。 （4）迭代计算：计算数据点与聚类中心之间的距离，将数据点划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。更新聚类中心的位置。 （5）重复步骤（4），直到聚类过程收敛或达到最大迭代次数。 3. 实验结果与分析 3.1 聚类数选择 我们分别执行了K-Means算法的聚类过程，将聚类数从2增加到10，比较了每个聚类数对应的聚类结果。通过对比样本内离差平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS）和轮廓系数（Silhouette Coefficient），我们选择了最合适的聚类数。结果表明，当聚类数为4时，WCSS值达到最小，轮廓系数达到最大。 3.2 聚类结果展示 根据选择的聚类数4，我们将数据点划分为四个不同的簇。通过数据可视化的方式，展示不同簇的特征和区别。通过观察簇的中心点和特征分布情况，我们可以推测每个簇的特点和规律。
数据挖掘实验报告Weka的数据聚类分析
甘肃政法学院本科生实验报告 （2） 姓名: 学院:计算机科学学院 专业:信息管理与信息系统 班级: 实验课程名称:数据挖掘 实验日期: 指导教师及职称: 实验成绩: 开课时间：2013—2014 学年一学期 甘肃政法学院实验管理中心印制
二．实验环境 Win 7环境下的Eclipse 三、实验内容 在WEKA中实现K均值的算法,观察实验结果并进行分析。 四、实验过程与分析 一、实验过程 1、添加数据文件 打开Weka的Explore，使用Open file点击打开本次实验所要使用的raff格式数据文件“auto93.raff” 2、选择算法类型 点击Cluster中的Choose，选择本次实验所要使用的算法类型“SimpleKMeans”
3、得出实验结果 选中“Cluster Mode”的“Use training set”，点击“Start”按钮，观察右边“Clusterer output”给出的聚类结果如下： === Run information === Scheme: weka.clusterers.SimpleKMeans -N 2 -S 10 Relation: https://www.360docs.net/doc/0219501751.html,s Instances: 93 Attributes: 23 Manufacturer Type City_MPG Highway_MPG Air_Bags_standard Drive_train_type Number_of_cylinders Engine_size Horsepower RPM Engine_revolutions_per_mile
聚类分析结果总结报告
聚类分析结果总结报告 聚类分析是一种常用的数据分析方法，通过找出数据样本之间的相似性，将它们分为簇，从而对数据进行分类。本次聚类分析旨在对一批消费者进行分类，以便更好地理解他们的行为模式、需求和喜好。以下是对聚类分析结果的总结报告。 通过对消费者的行为数据进行聚类分析，我们将其分为三个簇：簇1、簇2和簇3。每个簇代表着一组相似的消费者群体，下 面对每个簇进行具体分析。 簇1：这是一个高消费群体，他们在各个维度上的消费都较高。他们对品牌认知较高，更注重购买名牌产品；他们也更倾向于在线购物，且购买的商品种类较广泛；此外，他们更愿意花费时间在购物上，喜欢认真研究和比较产品特点和价格。簇1群体对价格并不敏感，更看重商品质量和品牌的声誉。 簇2：这是一个价值敏感的消费群体，他们更注重价格相对便 宜的商品。他们对品牌知名度并不是很敏感，更关注购物便利性和商品的实用性。他们喜欢到实体店购物，可以触摸和试穿商品，这样可以更好地评估商品的实际价值。簇2群体对线上购物并不是很感兴趣，更喜欢传统的购物方式。 簇3：这是一个中等消费群体，他们在各个维度上的消费行为 都处于中等水平。他们对品牌和价格都没有太强的偏好，更关注商品的功能和性能。他们对购物的时间和成本都有一定的限制，更倾向于选择便利和高性价比的商品。
通过以上分析，我们得出以下几个结论： 1. 个体之间在消费行为上的差异很大，每个簇代表的消费群体有明显的特征和偏好。 2. 消费者对品牌、价格、购物方式等因素的重视程度存在差异，这可以为市场营销提供指导。 3. 不同簇的消费群体在市场定位和产品推广上需要采取不同的策略，吸引不同簇的目标消费群体。 4. 对于高消费群体，可以重点推广高端品牌和品质产品；对于价值敏感的群体，可以提供更具性价比的产品和便利的购物体验；对于中等消费群体，可以提供功能强大且价格适中的商品。 在实际应用中，聚类分析可以辅助企业进行市场细分和目标客户定位，可以帮助提高市场竞争力和个性化营销的效果。但需要注意的是，聚类结果只是一种基于数据的分类，对消费者进行更深入的理解仍需结合其他的分析方法和数据来源。 综上所述，通过对消费者行为数据的聚类分析，我们得出了三个消费群体的特征和偏好，为企业提供了有效的市场定位和产品推广的依据。在实际应用中，企业可以根据不同簇的特点，制定不同的市场策略，以提高客户满意度和品牌竞争力。
SPSS聚类分析和判别分析论文
SPSS聚类分析和判别分析论文
基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析 摘要：近年来，我国城镇居民的整体消费水平逐渐提高，但各地区间的消费结构仍存在较大差别。文章选用8个城镇居民消费结构统计指标，采用欧式距离平方和离差平方和法，对我国31个省、直辖市及自治区的2013年城镇居民消费结构进行聚类分析和比较研究。这不仅从总体上掌握了我国消费结构类型的地区分布，而且系统分析了我国各地区消费结构的特点及产生原因，为国家制定消费政策提供了决策依据。 关键词：消费结构；聚类分析；判别分析；政策建议； 一、引言 近年来，随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，并且在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理现象也得到了一定程度的调整。但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，使各地区的消费结构仍存在着明显差别。为了进一步改善消费结构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费结构之间的异同并进行比较研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。 二、消费结构的数据分析 消费结构指居民在生活消费过程中，不同类型消费的比例及其相互之间的配合、替代、制约的关系。就其数量关系来看，消费结构是指在消费过程中不同商品或劳务消费支出占居民总消费支出的比重，反映了一定社会经济条件下人们对各类商品及劳务的需求结构，体现一国或各地区的经济发展水平和居民生活状况。 （一）数据来源 为了更加深入地了解我国城镇居民消费结构，先利用2013年全国数据（如表1所示），对全国31个省、直辖市、自治区进行聚类分析。分析采用选用了城镇居民食品、衣着、居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务八项指标，分别用来反映较高、中等、较低居民消费结构。
聚类分析实验心得体会(通用20篇)
聚类分析实验心得体会（通用20篇） （经典版） 编制人：__________________ 审核人：__________________ 审批人：__________________ 编制单位：__________________ 编制时间：____年____月____日 序言 下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢! 并且，本店铺为大家提供各种类型的经典范文，如职场文书、公文写作、党团资料、总结报告、演讲致辞、合同协议、条据书信、心得体会、教学资料、其他范文等等，想了解不同范文格式和写法，敬请关注! Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! Moreover, this store provides various types of classic sample essays for everyone, such as workplace documents, official document writing, party and youth information, summary reports, speeches, contract agreements, documentary letters, experiences, teaching materials, other sample essays, etc. If you want to learn about different sample formats and writing methods, please pay attention!