【摘要】：模糊聚類分析,是聚類分析法的一個(gè)重要研究方向,現(xiàn)實(shí)生活里,我們經(jīng)常會(huì)遇到事物特性差異不分明或者邊界不清的情況,而模糊聚類分析的提出正是為了解決這類問題,作為多元統(tǒng)計(jì)分析方法的一個(gè)分支,在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、交通、醫(yī)藥、氣象、生物等多個(gè)領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用,已成為數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要工具.自改革開放以來,山東省經(jīng)濟(jì)一直發(fā)展迅速,但山東省內(nèi)各市之間經(jīng)濟(jì)失衡現(xiàn)象卻愈發(fā)嚴(yán)重.為了研究各地級(jí)市之間經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的差異性、相似性,進(jìn)而明確造成各市經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)弱的原因,本文對(duì)山東省各地級(jí)市經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行了分類.由于有關(guān)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的指標(biāo)有一些是模糊類指標(biāo),所以本文通過研究前人提出的模糊聚類有效性檢驗(yàn)指標(biāo),改進(jìn)緊致性因子、分離性因子和重疊度因子,給出一種新的模糊聚類有效性指標(biāo),在新的模糊聚類有效性指標(biāo)的基礎(chǔ)上確定最佳聚類數(shù),并結(jié)合主成分分析法,對(duì)模糊C均值算法進(jìn)行了優(yōu)化.本文首先建立研究經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的指標(biāo)體系,對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)采用主成分分析方法,進(jìn)行降維以及初步分析,得到了各地級(jí)市綜合經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的排名,最后將降維后得到的主成分因子得分作為原始數(shù)據(jù)輸入到模糊C均值算法中,并計(jì)算新的模糊聚類有效性指標(biāo)的值,從而確定最佳分類：第一類,濟(jì)南市,青島市,淄博市,煙臺(tái)市,濰坊市；第二類,棗莊市,東營(yíng)市,濟(jì)寧市,泰安市,威海市,日照市,萊蕪市,臨沂市,德州市,聊城市,濱州市,菏澤市.據(jù)此分類結(jié)果及主成分分析得到的綜合排名給出了相關(guān)分析與建議.
[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.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：2142111