聚类分析方法在我国空气污染区域划分中的应用

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1、聚类分析方法在我国空气污染区域划分中的应用安徽大学xxx、xx、xx摘要随着我国工业化进一步的发展，人们的生活也进一步的提高。伴随着经济的发展，环境也受到了一定的影响，国家也相应的提出了人与自然和谐相处的可持续发展战略。本文基于国家的政策，考虑工业化过程中城市空气的污染情况，提出相应的合理建议，从而使工业化过程中我们的环境也能受到更好的保护！聚类分析是目前最有前景的数据分析方法之一，它不仅能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每一个簇的特点，还能集中地对某些特定的簇作进一步的分析。对空气污染区域划分的聚类分

2、析，不仅能合理的分析我国各地区空气污染的情况，还可以对我们工业化发展的伟大蓝图提出我们瀚渺的建议，维护我们广大城市居民的切身利益！本文首先对几种聚类方法进行了介绍和比较，然后在对我国空气污染现状分析中，运用了系统聚类分析方法。首先，我们采用了组内连接聚类分析方法对我国的空气污染区域按照污染程度的不同进行了划分；其次，我们又采用了中位数聚类分析法对我国的空气污染区域按照不同地区的废气处理情况进行了划分；最后我们又采用了质心聚类分析法对各污染区域按年度的不同进行划分。我们用所选的三种数据进行聚类，产生的七个类是在整体上

3、是一致的。这就表明，空气污染程度与废气处理的力度是成正相关的。为了说明系统聚类分析方法在我国空气污染区域划分中的合理性，我们又采用了k-means方法进行聚类，所得的聚类结果与运用系统聚类法的结果相似。从而进一步说明分类的合理性。根据聚类结果，我们提出了一些相关的防治空气污染的建议。相关部门应该按照污染地区的分类有针对性的制定相关策略，因地制宜，对污染程度相近的地区采用合理的方式进行治理。关键词：聚类方法；系统聚类法；中位数聚类分析；组内连接聚类分析；质心聚类分析32TheApplicationofClusterM

4、ethodinAirPollutionRegionalDivisionofOurCountryAbstractWiththefurtherdevelopmentoftheindustryinourcountry,peoplehaveundergonegeneralimprovement.However,theenvironmentisaccordinglysufferingsomeattackfromtheprogressofeconomy.Thegovernmenthaslaunchedthestrategyof

5、sustainabledevelopmentinordertobuildharmoniousrelationshipbetweenhumanandnature.Basedonthepolicyofourgovernment,takingthepollutioninurbanareaintoconsideration,ourarticlegivessomecorrespondingadvicestoprotectourenvironmentintheindustrialization.Clustermethodiso

6、neofthemostpromisingmethodsindataanalysis.Notonlycanitactasanindependenttooltoobtaintheinformationofdatadistributionandobservationofthecharacteristicsofeachcluster,butalsodofurtheranalysisforsomeparticularclusters.Usingtheclustermethodintheanalysisofdivisionfo

7、rpollutedurbanarea,wecandoreasonableanalysisandgetacquaintanceofconditionofairpollutionindifferentplaces.Ourtrivialrecommendationswillbecomeupfortheblueskyofourindustrydevelopmentandsafeguardingthevitalinterestsofthecitydwellers.Atthebeginningofthispaper,moret

8、hanonekindofclustermethodwillbeintroducedandcomparedinthispaper.Furthermore,systematicclustermethodswillbeappliedinthedivisionofthecurrentairpollutioncircumstances.Firstly,weusetea