基于spss的聚类分析在行业统计数据中的应用

《基于spss的聚类分析在行业统计数据中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用3摘要基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用改革开放以来，随着中国的经济高速发展，各行膈应人都已经有了飞跃进步。科技在现在的经济发展中起着越来越重要的作用。目前，人民已经在总体上达到了小康水平，我国也已经成为了世界上最有潜力的大国。中国的经济离不开改革开放，离不开科技的发展，离不开各行各业努力工作的人民的辛勤劳动。从十九世纪五十年代以来，中国已经陆续的完成了是一个“五年计划”，在这五十多年里，中国所取得的成就是全世界有目共睹的，中国的经济得到了非常快的增长，为国民经济的发展打下了非常坚实的

2、基础。本文的研究对象是“中经网数据统计库”中的行业统计数据，数据包括含有年份的和地区的统计数据。本文建立的主要模型是主成分-聚类模型。该模型的主要思想是将数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自主分类，产生多个分类结果。本文的研究将采用两种方法进行聚类分析：一种是系统聚类法，另一种是K-聚类法（快速聚类法）。通过这两个模型，对各地区的的经济进行划分，能更好的了解中国的经济信息。关键词：聚类分析；SPSS；系统聚类法；K-聚类法。3AbstractTheApplicationofClusteringAnalys

3、isBasedonSPSSinIndustryStatisticalDataSincethereformandopeningup,everyindustryhasgotaleapinprogresswiththerapiddevelopmentofChina’srapideconomic.Technologyandscienceplayanimportantroleineconomicdevelopment.Peoplehavereachedacomfortablelevelingeneral,andChinahasbecomeaneof

4、themostpotentialcountriesintheworld.TheeconomyofChinaisinseparablefromthereformofChina’sdevelopmentandtechnology.Theeconomyisalsoinseparablefromallwalksoflifetoworkhard.Chinahassuccessivelycompletedsomefive-yearsplansinthesefiftyyearssincetheyearof1850.China’sachievements

5、areobvioustoallaroundtheworldinthefiftyyears,andChina’seconomyhasgrownfast,andlaidaverysolidfoundationforthedevelopmentofthenationaleconomy.TheobjectofthispaperisCEInetStatisticsDatabase.Thedatacontainstheyear’sandregion’sstatistics.Themainmodelestablishedinthispaperisthe

6、PrincipalComponentAnalysis-Clusteringmodel.Themodelideaofthismodelisthedataaccordingtoitsmanycharacteristicsandthedegreeofcloseness,intheabsenceofpriorknowledgeclassificationindependently,producemultipleclassificationresults.Theresearchwillusetwokindsofmethodforclustering

7、analysis,oneisthesystemclusteringmethod,theotherisaK-clusteringmethod.Bythesetwomodels,canbetterunderstandChina’seconomicinformation.Keywords:ClusteringAnalysis；SPSS；Systemclustering；AK-clustering。3目录第1章绪论11.1.选题背景11.2数据来源11.3本文主要工作1第2章SPSS软件简介2第3章聚类分析33.1简介33.2系统聚类法33.3ｋ

8、均值聚类法33.4聚类法分析的优缺点3第4章聚类分析的应用54.1数据输入54.2统计数据-系统聚类分析54.3统计数据-k均值聚类分析7第5章总结9参考文献10致谢11第1章绪论1.1.选题