基于模糊聚类的山东省各市经济竞争力的分类研究

发布时间：2018-07-24 17:27

【摘要】：模糊聚类分析,是聚类分析法的一个重要研究方向,现实生活里,我们经常会遇到事物特性差异不分明或者边界不清的情况,而模糊聚类分析的提出正是为了解决这类问题,作为多元统计分析方法的一个分支,在经济、社会、交通、医药、气象、生物等多个领域中都有广泛的应用,已成为数据分析的一个重要工具.自改革开放以来,山东省经济一直发展迅速,但山东省内各市之间经济失衡现象却愈发严重.为了研究各地级市之间经济竞争力的差异性、相似性,进而明确造成各市经济实力强弱的原因,本文对山东省各地级市经济竞争力进行了分类.由于有关经济竞争力的指标有一些是模糊类指标,所以本文通过研究前人提出的模糊聚类有效性检验指标,改进紧致性因子、分离性因子和重叠度因子,给出一种新的模糊聚类有效性指标,在新的模糊聚类有效性指标的基础上确定最佳聚类数,并结合主成分分析法,对模糊C均值算法进行了优化.本文首先建立研究经济竞争力的指标体系,对收集到的原始数据采用主成分分析方法,进行降维以及初步分析,得到了各地级市综合经济竞争力的排名,最后将降维后得到的主成分因子得分作为原始数据输入到模糊C均值算法中,并计算新的模糊聚类有效性指标的值,从而确定最佳分类：第一类,济南市,青岛市,淄博市,烟台市,潍坊市；第二类,枣庄市,东营市,济宁市,泰安市,威海市,日照市,莱芜市,临沂市,德州市,聊城市,滨州市,菏泽市.据此分类结果及主成分分析得到的综合排名给出了相关分析与建议.
[Abstract]:Fuzzy clustering analysis is an important research direction of clustering analysis. In real life, we often encounter the situation that the characteristics of things are not clear or the boundaries are not clear, and fuzzy clustering analysis is proposed to solve this kind of problems. As a branch of multivariate statistical analysis, it has been widely used in many fields, such as economy, society, transportation, medicine, meteorology, biology and so on, and has become an important tool in data analysis. Since the reform and opening up, the economy of Shandong Province has been developing rapidly, but the phenomenon of economic imbalance between cities in Shandong Province is becoming more and more serious. In order to study the differences and similarities of economic competitiveness among prefecture-level cities, and then make clear the reasons for the economic strength of each city, this paper classifies the economic competitiveness of each prefectural city in Shandong Province. Because some indexes of economic competitiveness are fuzzy index, this paper improves the compactness factor, separation factor and overlap factor by studying the fuzzy clustering validity test index put forward by predecessors. A new fuzzy clustering validity index is presented. The optimal clustering number is determined on the basis of the new fuzzy clustering validity index, and the fuzzy C-means algorithm is optimized with principal component analysis. In this paper, we first set up an index system to study the economic competitiveness. We used the principal component analysis (PCA) method to analyze the raw data collected, and obtained the ranking of the comprehensive economic competitiveness of cities at the prefectural level. Finally, the principal component factor score obtained after dimensionality reduction is input into the fuzzy C-means algorithm as the original data, and the value of the new fuzzy clustering validity index is calculated to determine the best classification: the first category, Jinan, Qingdao, Zibo, Yantai City, Weifang City; second kind, Zaozhuang City, Dongying City, Jining City, Taian City, Weihai City, Rizhao City, Laiwu City, Linyi City, Dezhou City, Liaocheng City, Binzhou City, Heze City. Based on the classification results and principal component analysis, the related analysis and suggestions are given.
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2142111