聚類分析方法應用舉例

1、劉向民 物流工程 S聚類分析方法應用舉例多元統(tǒng)計，是研究多個隨機變量之間相互依賴關系以及內在統(tǒng)計規(guī)律性的一門統(tǒng)計學科。多元統(tǒng)計所包括的內容很多.但在實際統(tǒng)計分析中，聚類分析是應用最廣泛的方法之一。聚類分析(cluste:Analysis)，是研究分類問題的一種多元統(tǒng)計分析方法社會經(jīng)濟統(tǒng)計的分類問題，過去在傳統(tǒng)方法上，主要是結合一定的專業(yè)知識進行定性分類處理。由于定性分類主要是靠經(jīng)驗完成，因而其結論難免帶有較多的主觀性和隨意性，故不能很好地揭示客觀事物內在的本質差別和聯(lián)系。而聚類分析能帶來定量上的分析可以解決這個問題，下面通過一些實例來描述聚類分析方法在應用上的體現(xiàn)；1 基于聚類分析的安徽省物流

2、需求研究選取了分行業(yè)統(tǒng)計的年產(chǎn)值類指標構建物流需求指標體系（X組），具體指標包括：農業(yè)總產(chǎn)值（萬元）（X1）、工業(yè)總產(chǎn)值（億元）（X2）、建筑業(yè)總產(chǎn)值（萬元）（X3）、社會消費零售總額（萬元）（X4）、億元商品市場成交額（萬元）（X5）、進出口總額（萬美元）（X6）。該指標體系通過農業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)業(yè)、零售業(yè)及國際貿易的發(fā)生額較全面地反映了地區(qū)的物流需求情況。2 研究方法分類問題一般的解決法是聚類分析或者因子分析基礎上的聚類分析。由于本文最終期望得安徽省地級市物流需求分類情況，無需了解各個指標體系的內在系統(tǒng)結構，故選擇聚類分析方法更簡明。進行聚類分析時，本文采用的是基于樣本聚類的Q型系統(tǒng)

3、聚類方法。3研究過程和結果3.1地區(qū)物流需求指標的聚類分析由分析軟件輸出的聚類過程統(tǒng)計量如表1所示?？梢钥闯觯瑐蜦統(tǒng)計量在歸為4類及7類時較大，說明歸為4類及7類時較好；偽T2統(tǒng)計量在1類、2類、3類時較大，由于偽T2大說明上一次歸類效果較好，所以歸為4類、3類、2類效果較好。而R2的值在由4類歸為3類、由3類歸為2類以及由2類歸為1類時都有較大的減小，說明歸類為2類、3類和4類都是比較好的。半偏R2統(tǒng)計量的值越大，則上一步聚類效果更好，所以歸為4類、3類、2類效果都較好。綜合考慮四個統(tǒng)計量的值，并考慮分類的實用性，本文認為歸為4類比較合適。聚類圖見圖1。由軟件分析得的聚類過程得到每一類的各個

4、指標的平均值如表2所示。可以看出，四類地區(qū)的區(qū)分明顯，各種產(chǎn)值指標依次遞減。依據(jù)四類地區(qū)物流需求情況可將安徽省的17個地級市分為物流需求旺盛的省會經(jīng)濟圈、需求較大的馬銅蕪地區(qū)；物流需求量小的兩淮和皖南山物流需求量小的兩淮和皖南山區(qū)以及物流需求較小的第三類地區(qū)。2 聚類分析在證券投資基本分析中的應用有相關數(shù)據(jù)，聚類分析與結論；應用SPSS軟件對31支股票進行系統(tǒng)聚類分析，由聚類分析的結果將這31支股票大致可以分成6類:第1類:合金投資(18)、四川雙馬(19)，第2類:廈新電子(3)、數(shù)源科技(22)、清華同方(1)、皖維高新(15)、哈藥集團(14)；第3類:樂凱膠片(11)、中原油氣(29)

5、、遼河油田(21)、鹽田港(23)；第4類：王府井(9)、深信泰豐(17)、上海機場(13)、中集集團(24)、西山煤電(26)、中興通訊(28)、神火股份(30)；第5類:波導股份(10)、鞍鋼新軋(25)、伊利股份(4)、寶鋼股份(12)、燕京啤酒(2)、隆平高科(27)；第6類：方正科技(6)、長安汽車(31)、太極集團(5)、青島啤酒(16)、深康佳(20)、東軟股份(7)、中國聯(lián)通(8)。3 我國區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的聚類分析應用舉例1 可持續(xù)發(fā)展指標體系2 聚類分析的基本步驟 相關公式定理3 具體應用 應用spss軟件，以31個省市、自治區(qū)作為樣本，部分數(shù)據(jù)見表1。以各區(qū)域的生存支持系統(tǒng)、發(fā)展支持系統(tǒng)、環(huán)境支持系統(tǒng)、社會支持系統(tǒng)和智力支持系統(tǒng)為指標進行聚類分析。.應用SPS