辽宁省和山东省城市经济发展状况的比较 ——基于聚类方法的对比分析
发布时间：2021-10-25 00:30
随着改革开放的深入和市场经济体制改革的不断完善,我国各个区域的济发展水平都有了显著提高。但由于各地区受到地理区位、经济政策、劳动力等因素的影响,不同区域的经济发展水平出现了显著的差异。1978年,辽宁省和山东省的GDP差距不大,但是到2012年,辽宁省GDP为2.48万亿元,而山东省GDP为5万亿元以上,远远超过辽宁省。为了研究辽宁省和山东省的经济差异,本文选取了两个省31个城市的GDP,外商投资总额,社会零售品消费总额等经济发展水平指标,通过聚类分析对比两个省各个城市的发展现状,并有针对性的对发展水平较低的辽宁省提出可行性政策建议。本文使用的数据是2002-2011年辽宁省和山东省31个城市的经济发展数据,文章的内容如下：第一章,序言部分。该部分主要介绍本文的研究背景,研究内容,研究意义,本文的创新点以及本文的不足之处。第二章,文献综述。介绍了城市经济发展水平的国内外研究现状,并加以分析。第三章,理论分析部分。第一部分是数据降维方法,该部分主要介绍了面板数据的处理方法。文中首先介绍了主成分分析相关理论,然后参考主成分分析中体现的数学降维的思想,对样本数据中每一个经济指标的时间序列进行...
【文章来源】：东北财经大学辽宁省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 序言
1.1 研究背景
1.2 研究内容
1.3 研究意义
1.4 创新点与不足
2 文献综述
2.1 城市经济发展水平的国内研究现状
2.2 城市经济发展水平的国外研究现状
2.3 小结
3 数据降维及聚类分析理论
3.1 数据降维理论基础
3.1.1 主成分分析理论介绍
3.1.2 本文的数据降维方法
3.2 聚类分析概述
3.2.1 聚类分析的概念与特点
3.2.2 聚类分析步骤
3.2.3 常用聚类分析方法概述
3.3 系统聚类方法
3.3.1 最短距离法
3.3.2 最长距离法
3.3.3 重心法
3.3.4 中间距离法
3.3.5 离差平方和法(Ward方法)
3.4 K均值聚类分析法
4 辽宁省和山东省城市发展水平分析
4.1 数据来源及分析指标的选择
4.1.1 数据来源
4.1.2 指标的选取
4.2 数据的降维处理
4.3 实证分析
4.3.1 经济总体状况分析
4.3.2 居民生活水平分析
4.3.3 三次产业结构分析
5 政策建议
5.1 以点带面,促进经济均衡发展
5.2 引导资源合理布局,加强城市基础建设
5.3 改革所有制经济,调整产业结构
5.4 利用区位优势,加强合作交流
5.5 增加城镇居民收入
参考文献
后记
【参考文献】：
期刊论文
[1]辽宁与山东海洋经济发展的比较思考[J]. 鹿丽,刘宁,勾维民. 海洋开发与管理. 2013(01)
[2]中国地级市城市发展水平评估[J]. 付敏杰,赵春晓. 云南财经大学学报. 2012(05)
[3]数据挖掘领域中的聚类分析[J]. 刘静,赵宇驰. 东北林业大学学报. 2012(08)
[4]我国省域低碳生态城市发展水平综合评价——基于因子分析[J]. 关海玲,孙玉军. 技术经济. 2012(07)
[5]中原经济区城市发展水平综合评价实证研究[J]. 王中亚. 河南工业大学学报(社会科学版). 2012(02)
[6]数据挖掘中聚类算法研究进展[J]. 周涛,陆惠玲. 计算机工程与应用. 2012(12)
[7]环渤海地区海洋产业经济比较研究[J]. 高源,杨新宇,徐慧超. 海洋开发与管理. 2012(03)
[8]基于节点数据密度的分布式K-means聚类算法研究[J]. 张科泽,杨鹤标,沈项军,蒋中秋. 计算机应用研究. 2011(10)
[9]基于因子分析的我国西部12城市经济发展状况实证分析[J]. 刘林军,吴黎军. 重庆理工大学学报(自然科学版). 2010(11)
[10]数据挖掘中聚类算法研究综述[J]. 李金广. 中国科技信息. 2010(17)
博士论文
[1]生态城市的发展与评价研究[D]. 文宗川.哈尔滨工程大学 2008
[2]可持续城市化发展研究[D]. 蔡竞.西南财经大学 2002
硕士论文
[1]基于数据挖掘的电信数据分析[D]. 沈灵敏.西安建筑科技大学 2012
[2]福建省城市综合竞争力研究[D]. 张进龙.华侨大学 2012
[3]数据挖掘聚类算法的分析和应用研究[D]. 郑洪英.重庆大学 2002
本文编号：3456299
【文章来源】：东北财经大学辽宁省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 序言
1.1 研究背景
1.2 研究内容
1.3 研究意义
1.4 创新点与不足
2 文献综述
2.1 城市经济发展水平的国内研究现状
2.2 城市经济发展水平的国外研究现状
2.3 小结
3 数据降维及聚类分析理论
3.1 数据降维理论基础
3.1.1 主成分分析理论介绍
3.1.2 本文的数据降维方法
3.2 聚类分析概述
3.2.1 聚类分析的概念与特点
3.2.2 聚类分析步骤
3.2.3 常用聚类分析方法概述
3.3 系统聚类方法
3.3.1 最短距离法
3.3.2 最长距离法
3.3.3 重心法
3.3.4 中间距离法
3.3.5 离差平方和法(Ward方法)
3.4 K均值聚类分析法
4 辽宁省和山东省城市发展水平分析
4.1 数据来源及分析指标的选择
4.1.1 数据来源
4.1.2 指标的选取
4.2 数据的降维处理
4.3 实证分析
4.3.1 经济总体状况分析
4.3.2 居民生活水平分析
4.3.3 三次产业结构分析
5 政策建议
5.1 以点带面,促进经济均衡发展
5.2 引导资源合理布局,加强城市基础建设
5.3 改革所有制经济,调整产业结构
5.4 利用区位优势,加强合作交流
5.5 增加城镇居民收入
参考文献
后记
【参考文献】：
期刊论文
[1]辽宁与山东海洋经济发展的比较思考[J]. 鹿丽,刘宁,勾维民. 海洋开发与管理. 2013(01)
[2]中国地级市城市发展水平评估[J]. 付敏杰,赵春晓. 云南财经大学学报. 2012(05)
[3]数据挖掘领域中的聚类分析[J]. 刘静,赵宇驰. 东北林业大学学报. 2012(08)
[4]我国省域低碳生态城市发展水平综合评价——基于因子分析[J]. 关海玲,孙玉军. 技术经济. 2012(07)
[5]中原经济区城市发展水平综合评价实证研究[J]. 王中亚. 河南工业大学学报(社会科学版). 2012(02)
[6]数据挖掘中聚类算法研究进展[J]. 周涛,陆惠玲. 计算机工程与应用. 2012(12)
[7]环渤海地区海洋产业经济比较研究[J]. 高源,杨新宇,徐慧超. 海洋开发与管理. 2012(03)
[8]基于节点数据密度的分布式K-means聚类算法研究[J]. 张科泽,杨鹤标,沈项军,蒋中秋. 计算机应用研究. 2011(10)
[9]基于因子分析的我国西部12城市经济发展状况实证分析[J]. 刘林军,吴黎军. 重庆理工大学学报(自然科学版). 2010(11)
[10]数据挖掘中聚类算法研究综述[J]. 李金广. 中国科技信息. 2010(17)
博士论文
[1]生态城市的发展与评价研究[D]. 文宗川.哈尔滨工程大学 2008
[2]可持续城市化发展研究[D]. 蔡竞.西南财经大学 2002
硕士论文
[1]基于数据挖掘的电信数据分析[D]. 沈灵敏.西安建筑科技大学 2012
[2]福建省城市综合竞争力研究[D]. 张进龙.华侨大学 2012
[3]数据挖掘聚类算法的分析和应用研究[D]. 郑洪英.重庆大学 2002
本文编号：3456299
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