聚类分析在火车站售

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1、聚类分析在火车站售票点中的应用摘要：在研究火车站各售票点的伟票员岗薪工资调整问题时，为了减小问题的复杂程度，需要将伟票点进行分类。聚类分析方法具有较高的分类速度和精度，是分类技术中应用最广的一门技术，为此可以用该分类技术对售票点分类。本文首先给出聚类分析的相关理论，然后用聚类分析屮的最翹距离法对各售票点进行分类，最后针对分类结果简要分析售票员工的岗薪T资并提出一些参考建议。关键词：聚类分析；岗薪工资0引言火车站各伟票点伟票所得金额是车站收入的重要来源之一，但日前因各伟票点的地理位置茅异造成售票员的岗薪工资差距较人。岗薪工资是售票员工资收入的主要來源

2、，这就影响了员工的工作积极性，产牛了一些员工心态不稳、工作效率下降、人员流失等现象。为了解决该现象，提出了为各个伟票点设置一个权重，通过调节各个权重的值来缩小伟票员岗薪工资的差距。如果火车站伟票点很多，那么设置的权重值也较多，求解这些权值的过程就会使问题变得复杂繁琐，为了减小复杂性，可以先将售票点分类，将影响售票员岗薪工资差距不大的分为一类，然后对各类售票点设置权值，这样权值个数人人减少，对问题进一步研究比较方便。现如今分类问题已经普遍存在于各个学科领域中，分类技术也有很多种，其中聚类分析是一种应用最广泛的技术。它是根据研究对象的特征对其进行分类的

3、多元统计分析技术的总称，把性质相近的个体归为一类，使得同一啖屮的个体具有高度的同质性，不同类之间的个体具有高度的异质性。随着市场经济的深化及发展，运用聚类分析来研究问题的文章越来越多［1-5］。如惠俊刚⑴等以陕西省十个地级市及杨凌示范区为研究对象，运用系统聚类分析的方法对社会经济发展水平进行聚类，将陕西省各地级市的经济发展水平划分为5类，分别进行客观评价，并就经济发展不平衡的现状提出了一些相应的对策建议。徐瑾⑵等运用聚类分析方法，对教学测评数据进行多元分析，为进一步改进教学测评提供参考。高铸悴⑸等人运用聚类分析方法，研究了急性心肌梗死患者小医辨证分

4、型的特点及规律。本文拟西安火车站售票点为研究对象，在调整售票员岗薪工资问题吋涉及到了分类，为此我们可以用聚类分析的方法对各售票点的进行分类。本文首先给出了聚类分析的相关理论，然后用聚类分析屮的最短距离法对各伟票点进行分类，最后针对分类结果简要分析了伟票员工的岗薪工资并提出一些参考建议，以期为西安午站以及整个铁路部门的发展提供有益的启示。1聚类分析聚类分析是根据“物以聚类”的道理，对样本进行分类的一种多元统计分析方法。它们讨论的对彖是一大堆样品，要求能合理地按照它们各自的特性來进行合理的分类。聚类分析的棊本程序为:首先根据一批样品的多个观测指标，具体

5、地找出一些能够度量样品或指标Z间相似度的统计量，然后利用统计量将样品或指标进行分类。常川的分类统计量冇距离和相似系数两种，距离多川于样品的分类，相似系数多川于指标的分类。由于本文研究是样品间的分类，所以选择距离统计量。样品间的距离有很多种，如绝对值距离,马氏距离以及欧氏距离等。聚类的具体过程一般是：酋先对要进行聚类的个体定义一种能反映各个体Z间亲疏程度的距离,以此为聚类的依据，将一些相似程度较大的个体聚合为一类，把一些彼此Z间相似程度鮫大的个体乂聚合为另一类，逐次聚合，最终将关系密切的聚合到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到大的分类单位直到将所冇的

6、个体都聚合完毕，把不同类型一一划分出來，形成一个由小到大的分类系统。聚类法也有很多种，这里主要选择比较常川的最短距离法。丿IJ最短距离法的聚类的步骤为：1•规定样品Z间的距离，计算样品两两Z间的距离为％,i,j=l,n,得到对称阵D（o）。开始侮个样品口成一类，所以Dpq=dpq02.选取D（0/p最小非零元素，设为。讯，并将Gp与乞并类，记为Gr=（Gp,Gq）03.计算新类G「与其它类Gk（kHp,q）的距离:Drk=呻Mg}=minfmindmind}=min{DDk}0*igGpieGq”JeGkjeGkjeGk并将D（o）中的第p,q列上

7、的元素按照步骤2合并成一个新类，记为对应新行，新列得到的矩阵记为D⑴。4.对D⑴重复上述2,3的作法，得到D⑵。5.如此下去直到所有元素并为一类为止。如果某一步D⑹里的最小非零元索不止一个时，贝IJ对应于这些最小元索的类可以同时合并。2火车站售票点的分类西安火车站有62个售票点，个数较多，为了进一步研究问题的需耍，我们耍对这62个售票点进行聚类。2.1原始数据指标数据指标应该具有以下特点：⑴和聚类分析的目标密切相关；（2）反映了要分类对象的特征；⑶在不同研究对彖上的值具有明显差界；（4）变量Z间不应该高度相关。按上述原则，综合考虑目前西安火车站伟票

8、车间的员工的岗薪工资与每个人自己在某售票点的悟票张数、伟票款数以及所收的车票服务费肓接相关，因此木文选取指标为悟票张数、伟