五种常用系统聚类分析方法及其比较

一、系统聚类分析概述聚类分析是研究如何将对象按照多个方面的特征进行综合分类的一种统计方法[1]。然而在以往的分类学中,人们主要靠经验和专业知识作定性分类处理,许多分类不可避免地带有主观     

甘肃各地区农产品的图论聚类分析

一、引言 　　聚类分析是研究事物分类的一种方法.这种方法的特点是只根据事物本身的特征分类,即将事物性质相近的归为一类,性质差异较大的归在不同的类.而图论聚类法又是聚类分析中常用的一种分析方法,最早是由Zahn提出来的,又称为最小支撑数聚类法.……     

主要商品价格地区差异

本文运用聚类分析法和主成分分析法，以１９９４年全国各省市商品价格分类指数为指标，对各地区间的价格指数作了聚类分析，并对各地区零售商品价格指数进行了主成分分析，找出引起物价地区差异的八个主要因素、对各因素进行了分析比较和综合评价     

基于模糊动态聚类分析的道路拥挤收费决策模型

文章选取了东、中、西部13个城市影响交通拥挤程度的指标和数据，通过构建模糊等价矩阵进行模糊动态聚类分析，并采用F统计量确定出了最佳分类阈值和最佳分类结果。根据分类结果提出了实施拥挤收费的对策分析，以实现城市交通系统的可达性、机动性和可持续性目标。     

一种加权主成分距离的聚类分析方法

指标之间的高度相关性及其重要性差异导致了传统聚类分析方法往往无法获得良好的分类效果。本文在对传统聚类分析方法及其各种改进方法局限性展开探讨的基础上,运用数学方法重构了分类定义中的距离概念,通过定义自适应赋权的主成分距离为分类统计量,提出一种新的改进的主成分聚类分析方法——加权主成分距离聚类分析法。理论研究表明,加权主成分距离聚类分析法系统集成了已有聚类分析方法的优点,有充分的理论基础保证其科学合理性。仿真实验结果显示,加权主成分距离聚类分析法能够有效解决已有聚类分析方法在特定情形下的失真问题,所得分类效果更为理想。     

中国证券投资基金绩效实证研究

对证券投资基金的绩效评估一直是现代金融理论的一个重要问题.本文在总结国内外研究成果的基础上,引入了因子分析、聚类分析的研究方法,首次提出了基金绩效的综合评价模型,对我国40只证券投资基金的绩效进行了实证研究和分析,并对40只基金作了分类研究.     

聚类分析在企业信用等级分类中的应用

聚类分析在企业信用等级分类中的应用文＼唐建荣聚类分析亦称点群分析（ＣＬＵＳＴＥＲＡＮＡＬ－ＹＳＩＳ），它是一种实用的多元统计分类方法。聚类分析的过程实质上即是利用样本指标测定数据，定量客观地确定样本或指标的相似程度或亲疏关系，并在物以类聚的原则下选择...     

基于模糊聚类的企业项目群管理应用

文章结合项目群管理思想,提出了基于模糊聚类分析的评价模型,运用模糊分析和模糊聚类进行多项目评价研究,并给出算例。结果表明,模糊聚类分析对企业项目群的分类是科学的、有效的。     

聚类分析和模糊识别在区域经济分析的应用

聚类分析,顾名思义,就是研究如何将各个样品分类的一种多元统计方法.如果能将样品指标值映射到一维空间上,那么很容易将距离相近的各个样品来进行分类了.而现实中的问题总是被评价对象有好几个指标,而且指标间量纲也不尽不同.聚类分析就是将不同量纲的指标值进行标准化,通过数学上定义含有多维指标的各个样品之间的距离和样品聚为几个小类后类与类之间的距离,来将样品进行合理分类.     

基于SPA的模糊聚类分析方法及应用

一、引言聚类分析就是用数学方法研究和处理给定对象的分类问题,把具有相似性质的事物区分开来。集对分析(SPA)是处理确定和不确定系统的一种有效方法。所谓集对,就是具有一定联系的两个集合所组成的对子。按照集对的某一特性展开分析,并进行分类定量刻划,得到集对在某一问题背     

北京市接待境外游客的相关性分析

本文用汉化ＳＰＳＳ软件聚类分析和相关性分析方法，对北京市１９８３年－１９９４年境外游客进行聚类、相关性和阈值分析结果表明，经验分类是合理的。     

聚类分析

聚类分析是数值分类学的一个年青的分枝,是研究如何对样本(或指标)进行分类的统计方法。过去,人们对样本(或指标)进行分类主要靠经验和专业知识来进行,随着生产技术和科学的发展,分类越来越细,只凭经验和专业知识有时不能确切分类。近     

我国城镇居民消费实证分析

消费是社会再生产的重要环节，是社会经济活动的出发点和归宿，消费结构的状况不仅反映社会经济发展的水平，又涉及到社会经济诸多方面，因此近年来很多学者从不同的角度对其进行分析。本文是通过聚类分析及主成份分析的方法，按居民消费水平的统计资料，将全国各省、市、自治区进行分类，在此基础上针对各类地区居民消费水平及差异进行实证分析。聚类分析与主成分分析首先根据我国各省城镇居民人均消费的统计资料，利用SAS软件进行聚类分析。所采用的三种聚类方法中，有二种聚类的结果是一致的，其结果见表１。其次，对各省城镇居民人均…     

关于利用因子分析方法对变量分类的探讨

因子分析是一种将具有错综复杂关系的变量综合成数量较少的几个因子,以再现原始变量与因子之间的相互关系的一种多元统计分析方法.目前学术界对因子分析的应用一般局限于对多元变量群进行降维,从而降低分析问题的复杂性,而至于对变量分类,人们常用的方法是R型聚类分析.但是通过本文的研究却可以发现利用因子分析的方法同样可以达到对变量进行分类的目的,而且利用因子分析对变量分类的方法的理论本质与R型聚类分析是一致的.本文首先介绍了利用因子分析方法对变量分类的基本思想,然后通过实证分析,验证了该方法的可行性和可靠性.     

统计分析在校服生产中的应用

 对小学生人体测量数据进行因子分析，得出在校服下装制作时，臀长和股上长是非常重要的采寸部位。通过对小学生年龄段的聚类分析，提出了一种新的校服生产分类方法，对小学生校服的组织生产有着重要的指导意义。     

有序样本聚类法在经济分析中的应用

在研究经济问题时,经常遇到分类的问题,多元统计分析中的聚类分析方法可以解决多指标分类问题。本文介绍一种按着系统聚类步骤产生的有序样本聚类法,并利用这种方法对我国改革开放26年来的产业结构变迁进行聚类,揭示结构变迁与经济增长的关系,从而说明有序样本聚类法在经济分类研究中的作用。     

有序样本聚类法在经济分析中的应用

一 聚类分析是对多指标(变量)研究对象进行分类的一种多元统计分析方法.聚类分析依据定义的研究对象之间的相近程度(距离或相似系数),将性质相近的对象聚为一类,性质不相近的对象不能聚为一类.在一般的系统聚类和动态聚类中,研究对象(样本)之间是不考虑顺序的,只要两个样本之间的距离最近,就将其聚为一类.但是,在实际问题中,我们观察到的样本,特别是按时间顺序观察到的样本,是不能随便打乱顺序,将任意两个距离最近的样本聚为一类的.例如,观察儿童的生长发育过程,按着每年增加的体重,将生长期进行阶段分类,就不可以将新生儿期与学龄期分在一类,因为这中间还有一个幼儿期.     

主成分聚类分析有效性的思考

 本文针对经典聚类分析和普通主成分聚类分析极端情形下的失效问题展开讨论,通过定义客观赋权的主成分距离为分类统计量,并以实证检验取得良好效果为依据,有效地解决了主成分聚类分析在极端情形下所不能揭示的问题。     

中国能源消费地区差异的特征分析

基于第二次全国经济普查的数据,结合资源禀赋、经济发展水平、产业结构等影响因素,利用聚类分析方法对中国30个省区进行分类,并分析各类的差异特征,为省级能源规划和区域差异研究提供依据。     

AID法在回归分析中的应用

一、问题的提出回归预测的一个基本前题，是样本期数据比较均匀地分布在一条曲线周围，如果有些偏离回归曲线的“特异值”，并不是由随机因素的影响造成的，此时，很可能产生较大的误差，而多元统计的聚类分析中有许多适用于此情况的预测方法，其中AID法就是一种较为简便易行的方法。二、AJD预测法AID方法的基本思想是依据最优分割的原则，对有序样本进行合理分类，使划分后的各类离差平方和达到极小。然后再根据预测值所属的类进行预测。AID方法的关键是如何分类，为方便起见设样本期有n牟观察值为lx，y；，i－1，2…，n卜x，v；均为…