主成分分析和聚类分析.doc

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1、现代地理学中的数学方法本次作业数据主要来源于《2013安徽统计年鉴》，由于部分数据缺失，故用《2012年安徽统计年鉴》中的数据进行了选取与处理；本次作业选取的指标有X1（人均GDP/元）、X2（第三产业增加值/千万元）、X3（第三产业占GDP的比重/%）、X4（第三产业从业人员数比重/%）X5（第二产业占GDP的比重/%）、X6（总人口/万人）、X7（农民人均纯收入/元）、X8（城镇居民可支配收入/元）、X9（市区人民人均医疗保健消费支出/元）、X10（非农业人口比重/%）、X11（地方财政收入/万

2、元）、X12（规模以上工业总产值/千万元）、X13（农业总产值/万元）、X14（商品进出口总额/美元）、X15（社会消费品零售总额/万元）、X16（实际利用外资额/万美元）。运用spss19.0，首先对原始数据进行标准化处理，后经过降维进行因子分析，得到表1相关系数矩阵、表2表征值及贡献率、表3主成分载荷因子矩阵、表4主成分得分。表12012年安徽省各市有关指标相关系数矩阵X1X2X3X4X4X6X7X8X9X10X11X12X13X14X15X16X11.000X20.2761.000X3-0.3

3、090.3431.000X40.790.3940.0341.000X40.8090.043-0.6720.5891.000X6-0.4170.5870.255-0.375-0.5161.000X70.8260.192-0.1020.7330.659-0.5491.000X80.7580.343-0.1640.610.584-0.2540.8231.000X9-0.060.018-0.2860.0130.124-0.0240.0430.1311.000X100.8320.131-0.5040.7250

4、.916-0.4860.620.5280.211.000X110.3910.9770.2740.5080.1870.4510.3480.4350.0380.2631.000X120.4740.9380.0950.5320.3030.4290.3760.4530.0770.3430.9621.000X13-0.5820.3410.257-0.51-0.7080.913-0.648-0.3620.118-0.6590.1840.171.000X140.6430.9010.1530.6120.3460.2

5、960.5230.6350.0130.4210.930.9260.0441.000X150.1450.9770.3380.274-0.0540.7090.0390.220.0070.0290.9360.8960.4680.8221.000X160.5240.8060.0660.6040.3580.2260.5860.7290.2180.3540.860.8920.0340.8710.7291.000表2表征值及贡献率成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%17.38046.1

6、2846.1287.38046.12846.12825.00331.26877.3965.00331.26877.39631.4509.06286.4581.4509.06286.45840.8935.57992.03750.6083.79995.83760.2591.61997.45570.1721.07798.53280.1260.79099.32190.0460.28599.606100.0270.17199.777110.0150.09499.871120.0100.06599.936130

7、.0080.04799.983140.0020.01499.9971500.003100168.02E-175.01E-16100表3主成分载荷因子矩阵指标成份123X140.9270.311X160.898X120.8690.435X110.8380.511X10.802-0.491X40.795-0.313X80.769X20.7490.646X70.73-0.504X100.66-0.605X60.93X130.873X150.6430.742X50.615-0.673X90.727X30.5

8、47-0.722表4主成分得分序号区域第一主成分F1第二主成分F2第三主成分F3综合得分ΣF排名7合肥3.4140.212-0.6301.584114芜湖0.8110.9420.6620.729212马鞍山0.2381.3630.6720.597313铜陵-0.5571.9980.4400.40849淮南-0.5810.5330.494-0.05652蚌埠-0.068-0.2460.488-0.06468淮北-0.6460.0581.863-0.11175滁州-0.1