海西区域物流信息化评价——基于主成分聚类分析
基于主成分类聚分析的区域物流规划——以广东省为例
区域物 流规 划 一 以 东 为 广 省 例
河海大学 江 苏 南 京 ２ １ Ｏ １ Ｏ １
指 怀 １结 合 的原 『以 及 战略 性 原 则 五 大 原 、 Ｉ ｛ ｌ ＝ ！ ｆ Ｊ 则 ，本 文选 取 了 以 卜 指标 来构 建 区 域 物 流 发辰 的 评价 指 标 体 系。① 会 经济 发展 类 ： 综俞 反映 了 城 物 流发 眨 的社 会经 济基 础 ， 包括 Ｇ Ｐ （ ）和 人 均 Ｇ Ｐ （ ２ ；②牛 Ｄ ｘ１ Ｄ Ｘ ） 产 消赀 流通 类 ：分别 从 生 产 、 费 、 内 流 消 田 通 、对 外 贸易 等 不 问角 度 反 映 ｒ区域 物 流 服 务的 需 求状 况和 规 模 ，包 括 农 、 生 产总 『 值 （ ） Ｘ３ 、上业 总 产值 （ ４ 、建 筑 总 产值 Ｘ ） （ ５ 、社 会 消费 零售 总 值 （ ６ ｘ） Ｘ ）以及进 出 Ｉ总额 （ ７ 。③文 通运 输 炎 ：反 映 了 域 Ｉ ｘ） 物 流 发 展 的物 呒基 础 ，包 括 全 社 会运 货 量 （ ） Ｘ８ ；港 ［货 物 乔吐 帚 （ ） 』 Ｘ９ ；④ 人 力资
基 于 主 成 分 类 聚 分 析 的
翟方正
【 文章 摘 要 】 本 文 以广 东省 ２ 个 重要 城 市 为例 ， １ 利 用主 成 分 分 析对 广 东各地 区的物 流 发 展 综合 实 力进 行 标 代 替 原 采较 多的评 价 指 标 ，对省 内各 地 区的物 流 发展 进 行 聚 类 分 析 ，最后 对 广 东省 区域 物 流 中心 做 出 了 译仕 柳 圳
体 观 了原来 Ｐ个 评 价指 标 的信 息 。 ⑤用 各 土 成分 的 方 差贡 献 率 作 为 权 苇 ， 线性 加 权 求 千得到 综 合 评价 函 数 Ｙｉ ｕ ，其 值 越高 ，说 明该地 区 物流 发展 综 合实 力 和竞争 力越 强 ，
主成分分析、聚类分析、因子分析的基本思想及优缺点
主成分分析：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标（主成分),用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构，即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量90%以上的信息），从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的综合指标即为主成分。
求解主成分的方法：从协方差阵出发（协方差阵已知），从相关阵出发（相关阵R已知）。
（实际研究中，总体协方差阵与相关阵是未知的，必须通过样本数据来估计）注意事项：1. 由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时，要恰当的选取某一种方法；2. 对于度量单位或是取值范围在同量级的数据，可直接求协方差阵；对于度量单位不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标，应考虑将数据标准化，再由协方差阵求主成分；3.主成分分析不要求数据来源于正态分布；4. 在选取初始变量进入分析时应该特别注意原始变量是否存在多重共线性的问题（最小特征根接近于零，说明存在多重共线性问题）。
优点：首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。
其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。
再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。
缺点：当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。
命名清晰性低。
聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。
目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。
其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。
常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。
注意事项：1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类；2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类；3. 对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。
基于主成分聚类分析的区域物流规划
基于主成分聚类分析的区域物流规划作者：陈超周德群来源：《物流科技》2009年第03期摘要：文章利用主成分聚类分析法对区域物流规划中各地区的物流发展进行综合评价并分析。
将长江三角洲16个重要城市作为物流中心节点，利用主成分分析对各地区的物流发展综合实力进行评价，再利用新得到的综合主成分指标代替原来较多的评价指标，对长三角各地区的物流发展进行聚类分析，最后对长三角区域物流中心做出了总体规划。
关键词：物流规划；主成分分析；聚类分析；区域物流中图分类号：F224文献标识码：AAbstract: A synthetic method of principal component analysis (PCA) and cluster analysis is presented to evaluate and classify the regional logistics development in regional logistics planning. It considers the 16 cities of Yangtze River Delta region as the logistics centre points and uses principal component analysis to carry on the comprehensive evaluation of the regional logistics into several categories according to the new indexes obtained from PCA. The results show that this method can simplify the original complicated problem and lead to an objective, reliable and convincing conclusion.Key words: component analysis; cluster analysis; regional logistics; logistics planning principal随着经济的快速发展，物流业在我国得到了飞速发展，很多地区相继对各自的区域物流中心进行了规划。
基于主成分分析和聚类分析的地区专利发展评价研究
工矿企业授权量Ｕ ３ ６
机关团 体授权量Ｕ ４ ６
价 专利申请
职务发明申请 量Ｕ ｌ ３ 大专院校申 请量 Ｕ１ ４ 科研单位申 请量ｕ ２ ４ 工矿企业申请量Ｕ３ ａ
机关团体申请量ｕ “
职务发明申 请代理Ｕ ｌ ７ 非职务 发明申 请代理Ｕ２ ７ 发明专利国 外申 请量Ｕ ｌ ８
评
实用新型申 请量Ｕ ２ 归属情况Ｕ 非职务 ｌ ５ 发明授权量Ｕ２ ５ 外观设计申 请量Ｕ ｌ ３ 大专院 校授权量Ｕ Ｉ ６ 发明专利 授权量Ｕ ｌ ２ 专利授权 科研单位授权量ｕ ２ ６ 实用新型 授权量ｕ ２ ２
外观设计 授权量Ｕ ３ ２
来源Ｕ ６ 申 请代理 情况Ｕ ７
从经济学角度将知识和技 术与传统 的生产 要素并列 为生产 函 数的内生变量 ，并且对包含知识产权 的生产 函数进行 定量分 析 ，探讨社会资源配置的最优状态－ ；黎 薇等在 《 ｏ 层次分析
法在评价企业专利竞争力中的应用》 中采用层 次分析法原理 建立 了企业专利竞争力综合评 价的数学模 型 ，描 述了采用这 种方法 的具体流程 ；张伟 波在 《 利竞争力—— 中国制药 专 企业的致命 弱点》 中分析 了 中国制药 企业 的专利 竞争 力 现 状 ，提 出了增强 中国制药企业专利竞 争力 的途径 ；刘 洋等 在 《 专利评价指标体系——运用专 利评价指标 体系进行 的地
１ 个或少数几个综合 指标来代 表多个变 量的值 ，并尽可 能地 减少信息损失的一种方法 引。 设 ＝ （ ， ，… ， ） 为由Ｐ个指标组成的 Ｐ维随即 变量 ，ｎ为样本长度 ，ｚ 由这 Ｐ个变量线性组合得到的合成 为 变量 ： ‘
： ｌ１ １ ２ ａ ＋（ｘ ＋… ＋ ， ２ ＝ （） １
主成分分析聚类分析因子分析的基本思想及优缺点
主成分分析聚类分析因子分析的基本思想及优缺点1.降维：主成分分析可以将高维数据降维到较低维，便于数据的可视化和理解。
2.信息损失小：主成分保留了原始数据中大部分的方差，意味着经过主成分分析后的数据仍然能够保持原始数据的重要信息。
3.无假设性：主成分分析不需要对数据做出任何假设，适用于不同类型的数据。
1.可能丢失一些重要信息：虽然主成分保留了原始数据中大部分的方差，但也有可能丢失一些重要的信息。
2.对异常值敏感：主成分分析对异常值敏感，当数据中存在异常值时，可能对主成分的计算产生较大的影响。
3.需要进行数据标准化：主成分分析基于协方差矩阵或相关系数矩阵，因此需要对数据进行标准化处理，使得不同变量具有相同的尺度。
聚类分析（Cluster Analysis）是一种无监督学习方法，主要用于将数据样本划分为不同的群组或簇。
其基本思想是通过计算样本之间的相似度或距离，将相似的样本归为一类。
聚类分析的步骤包括：选择聚类算法（如k-means、层次聚类等），计算样本之间的相似度或距离，将相似的样本归为一类。
最后根据聚类结果进行验证和解释。
聚类分析的优点包括：1.无监督学习：聚类分析是一种无监督学习方法，不需要事先对数据进行标记或分类，适用于没有先验知识的数据。
2.发现隐藏模式：聚类分析能够发现数据中的潜在模式和相似性，有助于研究人员对数据进行探索和发现新的知识。
3.可解释性：聚类分析结果易于解释和理解，能够提供数据的直观结构。
聚类分析的缺点包括：1.对初始点敏感：聚类分析的结果可能受到初始点的选择影响，不同的初始点可能得到不同的聚类结果。
2.高维数据困难：当数据维度较高时，聚类分析面临“维度灾难”问题，会导致聚类结果不稳定或低效。
3.人为定制参数：聚类分析中需要选择合适的聚类数目、距离度量等参数，这些参数的选择可能会影响聚类结果。
因子分析（Factor Analysis）是一种统计方法，用于研究观测变量背后的潜在因子结构。
基于主成分分析与聚类分析的城市化水平综合评价
ｂｒ、 ｌ ｎＷｉ ｓ ｅｓＡｌ ｌ 开发 ） ａ ｋ 的一 种方 言之一 ， 它是集 统计 分析 与图形直 观显示 于一 体 的统 计分 析 软件 。Ｒ作 为一个 计划 ， 早 （９ ５年 ） 由 Ａ ｃｌ ｄ大学 统计 最 １９ 是 ｕ ｋａ ｎ 系的 Ｒ ｂａ Ｇ ｎｌ ｎ和 Ｒ ｓ ａａ开始 编 制 ， ｏｅ ｅ ｔｍａ ｅ ｏｓＩ ｋ ｈ 目前
于 Ｕ Ｉ Ｗｉｄｗ 和 Ｍａｉｔ ｈ的操 作 系 统上 ， 们 Ｎ Ｘ、 ｎ ｏ ｓ ｃｎ ｓ ｏ 我
可 以编制 自己的 函数来 扩展现 有 的 Ｒ语 言 。
Ｒ软件是 一 个 开 放 的 统计 编 程 环 境 ， Ｓ语 言 是
（ Ａ ＆ ｅ 实 验 室 的 Ｒ ｃ ｅｋ ｒ ｏ ｎ Ｃ ａ 由 Ｔ ＴＢｌ ｌ ｉ Ｂ ｃｅ、Ｊｈ ｈｍ— ｋ
Ｅｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｂ ｎ ｚ ｔｏ ｖ ｌＵｓｎｇ Ｐｒｎｃｐａ ａ ｕ ｔｏ ｆＵｒ ａ ｉ ａ ｉ ｎ Ｌｅ ｅ ｉ ｉ ｉ ｌ
Ｃｏ ｐｏ ｅ ｔＡｎａｙ ｉ ｎｄ Ｃｌ ｓｅ ａｙ ｉ ｍ ｎ ｎ ｌ ｓｓａ ｕ ｔ ｒ Ａｎ ｌ ｓｓ
Ｓ ｉＷ ｅ １ ｈ ｎ．ｉ，Ｇａ ｉ ｎ ｂ ｏ ． ． ｏ Ｔ ａ — ａ ，Ｗ ａ ｇ Ｓ ｕ— ｎ ｎ ｈ ｅ
主成分分析法其原理是降维的思想 ， 把众多变 量 转化 为少数几 个综合 指标 。综 合指 标 保 留 了原 始
变 量 的主要信 息 ， 彼此 间又不 相 关 ， 能使 复杂 的 问题
简单 化 ， 于 抓 住 主要 特 征 进 行分 析 。 它是 通 过 适 便 当数 学变换 ， 使新 变 量 主 成 分成 为 原 变 量 的线 性 组
由 Ｒ核心 开发 小组 （ ｅｅｏｍｅｔ ｏｅＴ ａ 以后 Ｒ Ｄ ｖｌ ｐ ｎ ｒ ｅｍ， Ｃ
基于主成分-_聚类分析法的31_个省市经济发展水平的综合评价
2023年7月第26卷第14期中国管理信息化China Management InformationizationJul.,2023Vol.26,No.14基于主成分-聚类分析法的31个省市经济发展水平的综合评价何远霞，王 兰，焦登丹（贵州财经大学数统学院，贵阳550025）［摘 要］文章主要以我国31个省、自治区和直辖市的经济发展水平为研究对象，选取能反映经济发展水平的18个经济指标，运用主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）和系统聚类分析法，对31个省市的经济发展水平进行综合评价。
［关键词］主成分分析；系统聚类法；经济发展水平；综合评价doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.14.058［中图分类号］F124 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）14-0177-030 引 言我国部分地区因地理环境及气候条件等因素的制约，发展速度较慢，导致我国整体经济发展受到影响。
此外，研究发现，我国各省市间经济发展存在严重的不平衡现象。
研究各省市间的经济发展情况，对促进各省市更快更好地发展和充分发挥城市在经济社会生活中的主导作用都具有重要意义。
1 数据来源和指标选取本文数据源于《2022中国统计年鉴》，由Matlab软件完成数据分析。
为更加全面地评价2021年我国31个省、自治区和直辖市（以下简称31个省市）的经济发展状况，本文结合各省市经济发展实际情况和数据的科学性、可得性及可操作性等原则，选取能够反映我国31个省市经济发展水平的18个指标：人均国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）（元）、地方一般公共预算收入（亿元）、社会消费品零售总额（亿元）、固定资产投资（不含农户）同比增长率（%）、地区生产总值（亿元）、在岗职工人均工资额（元）、房地产开发投资额（亿元）、地方财政预算支出（亿元）、城乡居民年底储蓄余额（亿元）、客运总量（万人）、货运总量（万吨）、货物进出口总额（亿元）、人均拥有公共图书馆藏量（册/人）、公共图书馆电子阅览室终端数（台）、普通高等学校数（所）、每十万人口高等学校平均在校生数（人）、人均公园绿地面积（平方米/人）、农林牧渔业总产值（亿元）。
主成分分析与聚类分析在物流园区空间类型定位中的应用
二 、物流园区空间类型 及功 能 反映原来的信息 ，而且彼此之间不相关。 物 流 园 区 空 间类 型 是 指 物 流 园 区 的空 间层 次 类 别 。物 流 园 区 聚类分析 （ ｌ ｔｒＡ ａ ｓ ）是统计学所研究的 “ Ｃｕ ｅ ｎｌ ｉ ｓ ｕｓ 物以类聚 ” 空 间层 次主 要 是 指 物 流 园 区 空 间布 局 体 系 中 的层 次 等 级 问题 。物 问题 的一种方法 ，它属于 多变量统计分析 的范畴 。它是一种建立 流 园区的层次定位主要取决于其在整个物流服 务网络 中的地位 和 分类的方法 ．能够将一批样本数据 （ 变量 ）按 照它们在性质上 或 作用。根据物流园区主要空 间服务地域层次可 以将其划分为国际 的亲疏程度在没有先验 知识 的情况下 自动进行分 类。这里 一个
的 高潮 。据 不 完 全统 计 ， 目前 全 国 至 少 有 ２ ０多个 省 市 和 ３ ０多个 物 流 园 区。 此 外 ，随 着 区域 经济 一 体 化 的 发 展 ．城 市 群 作 为 空 间 中心 城 市 政 府 制 定 了 区域 性 物 流 发 展规 划 和 政 策 ．还 有 数不 胜 数 经 济 体 系 不 断 出 现 应 当考 虑 在 密 集 的城 市 群 问规 划 布 置 公 共 的 的城市 ，乡镇甚至街道办事处都要发展物流园区。各个地 区物流 配 送 型 物 流 园 区 。 园 区 的盲 目建设 致 使 物 流 园区 规 划 建设 中存在 功 能 定位 不清 、盲 目攀 比 、 变相 圈地 等 现 象 。 ２ ０ 年 国务 院针 对 各地 由于 纷 纷 盲 目建设 物 流 园 区 出现 的不 ０４ 少 问题 决 定 将物 流 园 区列 入 整顿 范 围 。今 后 的 物 流 园 区建 设 将 进
本文针 对各 地物流 园区建设 中存在的功 能定位不清 ．资源 重复建设等 问题 ．试图从宏观层 面通过对物流 园区依托地 区的
主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用
主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用一、本文概述在数据分析与统计学的广阔领域中，主成分分析（PCA）、因子分析（FA）和聚类分析（CA）是三种重要的数据分析工具。
它们各自具有独特的功能和应用领域，对数据的理解和解释提供了不同的视角。
本文将对这三种分析方法进行详细的比较，并探讨它们在各种实际场景中的应用。
我们将对每种分析方法进行简要的介绍，包括其基本原理、数学模型以及主要的应用场景。
然后，我们将详细比较这三种分析方法在数据降维、变量解释以及数据分类等方面的优势和劣势。
主成分分析（PCA）是一种常见的数据降维技术，通过找出数据中的主要变量（即主成分），可以在保留数据大部分信息的同时降低数据的维度。
因子分析（FA）则是一种通过寻找潜在因子来解释数据变量之间关系的方法，它在心理学、社会学等领域有着广泛的应用。
聚类分析（CA）则是一种无监督学习方法，通过将数据点划分为不同的类别，揭示数据的内在结构和分布。
接下来，我们将通过几个具体的案例，展示这三种分析方法在实际问题中的应用。
这些案例将涵盖不同的领域，如社会科学、生物医学、商业分析等，以展示这些方法的多样性和实用性。
我们将对全文进行总结，并提出未来研究方向。
通过本文的比较和应用研究，我们希望能为读者提供一个全面、深入的理解这三种重要数据分析方法的视角，同时也为实际问题的解决提供一些有益的启示。
二、主成分分析（PCA）主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的数据分析方法，它旨在通过正交变换将原始数据转换为一组线性不相关的变量，即主成分。
这些主成分按照方差大小进行排序，第一个主成分具有最大的方差，后续主成分方差依次递减。
通过这种方式，PCA可以在保持数据主要特征的同时降低数据的维度，简化数据结构，便于进一步的分析和可视化。
PCA的核心思想是数据降维，它通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量来实现。
特征值代表了各个主成分的方差大小，而特征向量则构成了转换矩阵，用于将原始数据转换为主成分。
基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法
中 图 分 类 号 ： ２２ ４ ０ １． 文 章 标 识 码 ： Ａ 文 章 编号 ：０ ７３２ （０ １０ —０６ ０ １０ —２ １ ２ １ ）６０ ６ —７
Ｕｎｖ ｒ ｔ ｉ ｅ ｉｓ Ｃｌｓｅ ｉ ｉ ｉ ｅ Ｔ ｍｅ Ｓ ｒ ｕ ｔ ｒ ａａ ｅ
ｓ ｕ— ａ，ＧＵＯ ｏ ｇ ｈ ｉ ｕＭ ｙ Ｃｈ ｎ — ｕ
ｔ ｒｎ ｔｏ ａ ｅ ｎ ｐ ｉ ｉ ａ ｏ ｏ ｅ ｔａ ａ ｙ ｉ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔｄ． Ｔｈ ｉ ｄ ａ ｉ ｈ ｔ ｉ ｌｒｔｅ ｍ ｏ ｈ ｅ ｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒｎｃｐ ｌｃ ｍｐ ｎ ｎ ｎ ｌｓｓｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ｅ ｍａｎ ｉ ｅ ｓ ｔ ａ ，ｓｍｉａ ｉ ｓ ａ ｎｇ ｔ ｅ ｉ ｕ ｉａ ｉｔ ｉ ｅ ｉ ｓａ ｅ ｒ ｆｅ ｔ ｄ ｂ ｉ ｌｒｔｅ ｍｏ ｇ ｔ ｅ ｃ ｒｅ ｐ ｎ ｎ ｏ ｆｉ ｉｎｓ ｕ ｄ ｒｔ ｅ ｓ ｍｅ ｂ ｓｃ ｖ ｃ ｎ ｖ ｒａ ｅ ｔｍｅ ｓ ｒｅ ｒ ｅ ｃｅ ｙ ｓｍｉａ ｉ ｓ ａ ｎ ｈ ｏ ｒ ｓ ｏ ｄｉｇ ｃ ｅｆｃｅ ｔ ｎ ｅ ｈ ａ ａ ｉ ｅ — ｌ ｉ ｔ ｒ ｆｌ ｅ ｒ ｓ ａ ｅ Ｉ ｈ ｏ ｅ ｓｏ ｈ ｏ ｅｉａ ｎ ｌｓｓ ｏ ｓ ｏ ｉ ａ ｐ ｃ ． ｎ ｔ ｅ ｐｒｃ ｓ ｆｔ ｅ ｒ ｔｃ ｌａ ａ ｙ ｉ ，ｗｅ ｆｒｔｙ ｄ ｈｅｐｒｎ ｉ ａ ｏ ｏ ｅ ｔａ ｌｓｓｏ ｎ — ｎ ｉｓｌ ｏ ｔ ｉ ｃｐ ｌｃ ｍｐ ｎ ｎ ｎａｙ ｉ ｎ ｕ ｉ
主成分分析和聚类分析
主成分分析和聚类分析1.主成分分析（PCA）主成分分析是一种无监督学习方法，用于刻画数据集中的主要模式。
其基本思想是将高维数据转化为低维空间中的一组新变量，这些新变量被称为主成分。
主成分是原始数据按照方差大小依次降序排列的线性组合，其中第一主成分方差最大，第二主成分方差次之，以此类推。
通过对数据集的主成分进行分析，我们可以发现数据中的主要结构和关联，实现数据降维和可视化。
-标准化数据：对原始数据进行标准化处理，使得每个特征的平均值为0，方差为1-计算协方差矩阵：计算标准化后的数据的协方差矩阵。
-计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值。
-选择主成分：根据特征值的大小，选择前几个特征向量作为主成分。
-数据投影：将原始数据投影到主成分上，得到降维后的数据。
-数据可视化：通过主成分分析，可以将高维数据降维到二维或三维空间中，便于进行可视化展示。
-数据预处理：主成分分析可以用于去除数据中的冗余信息和噪声，提取数据中的主要结构。
-特征提取：主成分分析可以用于提取具有代表性的特征，用于后续的数据建模和分析。
-降低数据维度，去除冗余信息。
-可以发现数据的主要结构和关联。
-不受异常值的影响。
-主成分是基于方差最大化的，可能忽略其他重要信息。
-主成分的解释性较差。
2.聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本按照相似性进行分类。
聚类分析的目标是将数据集中的样本划分为不同的组别，每个组别内部的样本相似度高，不同组别之间的样本相似度低。
聚类分析的步骤如下：- 选择合适的聚类算法：根据数据的性质和目标，选择合适的聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。
-确定聚类数量：对于一些聚类算法，需要事先确定聚类的数量。
-计算相似度/距离：根据选择的聚类算法，计算样本之间的相似度或距离。
-执行聚类算法：将样本按照相似性进行聚类。
-评估聚类结果：对聚类结果进行评估，可以使用内部评估指标或外部评估指标。
主成分分析及聚类分析
主成分分析及聚类分析主成分分析（PCA）是一种无监督学习的技术，用于将数据从高维空间投影到低维空间，同时尽可能地保留原始数据的信息。
主成分分析通过线性变换将原始数据转化为具有最大方差的新特征，这些新特征被称为主成分。
第一主成分具有最大的方差，第二主成分则与前一主成分正交，并具有第二大的方差，依此类推。
主成分的数量等于原始数据维度。
主成分分析有很多应用。
首先，它可以用于数据降维。
通过选择较少的主成分，可以将高维数据转化为低维数据，从而降低计算复杂度和存储需求，同时保留数据的主要特征。
其次，主成分分析也可以用于提取数据中的主要特征。
通过选择具有较高方差的主成分，可以过滤掉噪声和次要特征，从而更好地理解数据。
此外，主成分分析还可以可视化数据，找出数据中的模式和相关结构。
聚类分析是一种将数据对象分组为无标记子集的技术。
相似的数据对象被分到同一组中，不相似的数据对象被分到不同的组中。
聚类分析可以帮助我们理解数据集中的结构和组织，发现隐藏的模式和规律。
聚类分析可以根据不同的算法进行，常用的包括k-means聚类、层次聚类和DBSCAN聚类等。
k-means聚类是一种迭代优化算法，根据样本之间的距离将数据划分为k个互不重叠的簇。
层次聚类将数据对象组织成一颗树状结构，根据样本之间的相似性递归地进行划分。
DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类算法，将具有足够多相邻样本的区域定义为一个簇。
聚类分析可以在很多领域中应用。
在市场营销中，聚类分析可以根据顾客的购买行为和偏好将顾客分成不同的群体，从而定制个性化的营销策略。
在图像处理中，聚类分析可以将像素点按照颜色和纹理特征聚类，从而实现图像分割和目标检测。
在生物信息学中，聚类分析可以根据基因的表达数据将基因分成不同的表达模式，从而发现潜在的功能和相互作用。
总结起来，主成分分析和聚类分析是常用的统计技术，它们在数据分析和模式识别中有广泛的应用。
主成分分析可以用于数据降维、特征提取和可视化，聚类分析可以用于数据分组、模式发现和需求识别。
基于主成分——聚类分析方法的客户分类研究
第 ８卷 （ 第 ３ 总 ７期 ）
基 于 主 成 分 一 聚 类 分 析 方 法 的 客 户 分 类 研 究
王建 民 ， 王传 旭 ２
（ ． 徽 理 工 大 学 经 济 管 理 与 社 会 科 学 系 ，安 徽 淮 南 ２ ２ ０ ； １安 ３ ０ １
２ ．淮 南 师 范 学 院 ，安 徽 淮 南 ２ ２ ０ ） ３ ０ １
相似 特征 （ 利润 贡献水 平 、 买 行 为或 购买 习惯 ） 如 购
主 成 分 分 析 （ ｎｎ ｉ￣ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｎ ｌｓｓ 是 的 客 户 分 类 非 常 有 用 。 ｐ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｔａ ａｙ ｉ），
． 研 究 如 何 把 多 个 相 关 变 量 综 合 成 一 个 或 少 数 几 个 ２ ３ 应 用 分 析
本 、 户 诚信 度 、 户所 处生 命周 期 等诸 多指 标 ， 客 客 各
主成分分 析 法 的核 心思 想是 降维 。 过 主成 分 项指 标 之 间往往具 有 一定 的相关 性 ， 运算 和分 析 通 对
分 析 可 以 把 具 ；－ 关 关 系 的 多 个 因 子 转 化 为 一 组 问 题 带 来 了 不 必 要 的 麻 烦 。 使 企 业 在 客 户 分 类 中 ， ｉ ｆ相 相 互 独 立 的少 数 几 个 综 合 因子 。 些 综 合 因 子 将 各 不 能 很 好 的 抓 住 主 要 矛 盾 ， 清 各 客 户 对 企 业 的 利 这 看
综 合 指 标 ， 这 一 个 或 少 数 几 个 综 合 指 标 又 能 最 大 而
法 。
在客 户分 类 中 。 于涉 及盈 利情 况 、 易 总额 、 由 交
交 衔 客 程 度 地 反 映 原 来 变 量 信 息 的 一 种 多 元 统 计 分 析 方 交 易 价 格 、 易 频 率 、 生 交 易 数 量 、 户 接 触 成
基于主成分分析的我国区域物流综合评价研究
产总值 （ 亿元 ， 、 均地 区生产总值 （ ， 、 Ｘ ）人 元 ｘ ）城镇居 民总收 入 （ ， 、 元 ｘ ）农村居 民家庭总 收入 （ ， 、 元 ｘ ）农业生产 总值（ 亿 元 ， 、： ｌ 业生产总值（ ｌ ｌ 亿元 ， 第 三产业 生产总值（ 元 ， Ｔ ｘ 、 亿 Ｘ） 和建筑业生产总值ｆ 亿元 ， ｘ） 。 其次是从区域生产消费与流通状况 的角度 ，选取了各地 区限额 以上批 发和零售业企业商 品购进 总额（ 元 ， 、 亿 ｘ）各地 区限额 以上批发和零售业企业商品销售总额（ 亿元 ， ０ 各地 Ｘｌ、 ） 区限额 以上批发和零售业企 业商 品年末库存总额（ 元， 和 亿 ｘ。 ） 各地区货物进出 Ｆ总额（ 元 ， 。 Ｉ ４ Ｌ Ｘ２ ） 再 次是从 区域交通运输供给情况给出的 ，包括各地 区货 运量（ 万吨 ， 、 Ｘ， 交通运输 、 ） 仓储和邮政业生产 总值（ 元 ， Ｉ、 ４ Ｌ ｘ４ ）
周 亚蓉 研 究 生部 ， 京 １１４ ） 北 ０ １９
要】 在分析 区域物流内涵的基础上 ， 运用主成分分析法对我国 ３ １个省市 的区域物流进行综 合评价 ， 并做 了简单的聚类
ＰＣＡ— ａ ｅ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｇｏ ａ ｇｓｉ ｓ ｖ ｌ ｐ ｎ ｉ ａ ｂ ｓ ｄＣｏ ｒ ｈ ｎ ｉ ｅＥ ａｕ ｔｏ ｆ Ｒｅ ｉ ｎ ｌ Ｌｏ ｉ ｃ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｎＣｈ ｎ ｔ Ｄｅ ｉ
（ 京物资学院 北
【 摘
分析 。 【 词】 物 流 ； 成 分分 析 ； 合评 价 关键 区域 主 综 【 图分 类 号］２ ２ Ｆ ２ 中 Ｆ ５ ；２ ４ ［ 献标 识 码 】 文 Ａ ［ 章编 号 １０ ５ １２ （ ０ １０ — ０ ８ ０ 文 １０ — ５ Ｘ ２ １ ）２ ０ ８ — ３
基于主成分和聚类分析的卷烟合作生产加工点综合质量评价
作者简介 ： 王宇超 （ １ ９ ８ ６ ） ， 男， 湖南湘潭人 ， 浙江中烟工业 有限责任公 司助理工程师 ， 硕士． 研究方 向： 卷烟制丝工艺
总第 １ ３ ３期
王宇超 ， 石平舒 ， 任 玉江 ： 基于 主成分和 聚类 分析的卷烟合作生产加工点综合质量评价
１ １ １
料精 度达标率 （ ｘ１ ， ％） 、 加香精度达标率 （ Ｘ ２ ， ％） 、 烘前 水分 Ｃ Ｐ Ｋ达标率 （ Ｘ ３ ， ％） 、 筒 壁温 度 Ｃ Ｐ Ｋ达标 率 （ Ｘ ４ ， ％） 、 烟虫
了先 进 经 验 ， 实 现 了共 同发 展 ．
系列卷烟 品牌高 速整 合战 略计划 ， 意 味着一 个发 展提 速 、 品牌制胜 、 竞争空前 、 优胜劣 汰的新 的关键 时期 已经 到来 …．
然而卷烟强势 品牌往往 因计划不足无 法保证市 场需求 ， 卷烟 弱势品牌又 因销售不佳导致计划浪 费 ， 卷 烟品牌合作 生产正 是打通这一难题 的关键环节 ． 合作生产是 专卖制度下 烟草行
道路上一直保持着快速发展 ， 对各加工点 产品质量保 障上尤 为重视 ， 但 由于各加工点在 岗位配置 、 管理方法 、 生产 模式及
质量控制上有较大 的差 异 ， 各加 工点 的质量水 平不 尽相 同． 同时 ， 由于在合 作生 产 综合 质量 评 价 上究竟 要 考 虑哪些 因 素， 以及 如何 根据这些 因素来 评价 不 同加工 点 的质 量水 平 ， 还未有人做过 此方面的研究 ． 鉴于此 ， 笔者 以浙 江中烟 １ １ 个
类综合质量较 差， 其得分为 一１ ． ６ ５ ８一一１ ． ０ ６ １ ； 第四类综合质 量差 ， 其得分 ≤ 一３ ． ７ １ ７ ．
关键词 ： 合 作生产 ； 主成分分析 ； 聚类分析 ； 综合 评 价
基于主成分分析的我国中西部地区冷链物流发展水平评价研究
加强整体意识的宣传，使得各部门放弃各自为政，明确一荣俱荣，一损俱损，加强彼此之间的合作。
同时，要不断寻找更好的方式改善运输管理，降低运输成本。
完善物流管理体系，建立专业化物流管理部门，实现物流管理专业化。
应用科学的后勤成本核算方法，将物流中响应运输成本的相关数据一并纳入公司成本的财务会计数据之中，在强化物流服务水平的同时，加强预算管理，提高成本管理意识，出台成本管理规范和指标，划分成本控制目标，明确责任分工，落实责任、权利、效益，加强成本核算和评估。
（二）选择合理的运输工具、运输方式和运输线路。
选择合理设备和运输方法组织运输。
运输工具的有效利用不仅有助于提升运输效率，更有利于保护运输产品，从而提升客户满意度。
而在运输方式部分，则应以多式联运为主，线路选择部分，要实时关注路况与各地的道路、运输政策，多增加备选项，才能优中选优，与此同时，在运输线路的选择与匹配部分，加强大数据的应用，摒弃传统的拍脑袋与人力决策等。
（三）采用合理的装卸方式。
合理的装卸方式可以充分利用车辆的容量和额定载重量，降低单位运输成本。
在这方面，物流公司可考虑以下几方面：第一，通过轻便货物的组合，增加运输产品的平均密度。
产品密度是产品质量与体积之比，通常，每单位产品质量的运输成本高于高密度产品，因此，高密度、低密度产品的安装和运输能够有效地提高运输和加工手段的使用效率。
二是通过拆解货物并对其进行二度组装，以全面提高空间车辆利用率。
尤其是面对体积不规则，占地空间大的货物时，物流公司可所载货物种类，装卸后拆卸，以最大限度地合理利用装载空间的同时，方便货物的处理，提高运输效率。
第三，实现批量运输的规模经济。
大多数运输方式均能达到规模经济，鉴于整体运输费用和零担运费差别较大，因此应以批量运输为主，即在实际操作过程中，将小批量货物合并成较大的批次，从而降低单位货物运输的边际成本，提高效率。
（四）提高公司人员素质。
公司员工的素质与才能可以在企业的运行与出谋划策中起到绝对的引领和带动作用，人才既是企业的基石，也是决定企业未来的重要因素。
基于主成分分析和聚类分析综合评价不同品种藜麦在黄土高原地区种植的适宜性
杨 钊，刘文瑜，黄 杰，等．基于主成分分析和聚类分析综合评价不同品种藜麦在黄土高原地区种植的适宜性［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（２４）：２１－３２．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．２４．００３基于主成分分析和聚类分析综合评价不同品种藜麦在黄土高原地区种植的适宜性杨 钊１，刘文瑜２，黄 杰２，魏玉明２，谢志军２，李 琦３，杨发荣２（１．甘肃省农业科学院，甘肃兰州７３００７０；２．甘肃省农业科学院畜草与绿色农业研究所，甘肃兰州７３００７０；３．甘肃省农业科学院生物技术研究所，甘肃兰州７３００７０） 摘要：为了深入了解和利用不同藜麦品种在黄土高原地带种植的适宜性，以６个藜麦品种（系）为材料，在观察其物候期的基础上对１３项农艺性状指标、产量性状指标和品质指标进行比较分析，并采用主成分分析和聚类分析对不同藜麦品种进行适宜性种植综合评价。
结果表明：不同藜麦品种（系）在黄土高原地带种植的生育期均有所差别，基本从开花期就初显端倪。
不同品种藜麦在黄土高原地带种植后其性状表现中除了水分含量指标之外，其他指标的变异系数均大于１５％，并且各指标间均存在相关性，其中产量除与倒伏率间呈负相关外，与其他生长指标间均呈正相关，且与分枝数和有效分枝数间均呈显著性正相关，与有效分枝数间的关联程度更高。
主成分分析综合得分排名结果显示，在黄土高原地带种植藜麦较佳的品种（系）名称依次分别为陇藜５号、ＬＸＭ、台湾红藜、陇藜３号、陇藜７号、Ｃ０７。
聚类分析后可将６个品种（系）分为３类，分别为以矮秆为特征的陇藜５号、ＬＸＭ和Ｃ０７等品种（系），以株型为特征的陇藜７号和陇藜３号等品种，及以产量为代表的台湾红藜。
各藜麦品种（系）在黄土高原地带种植后表现出的性状具有丰富的多样性，在以收获产量为目标的情况下可根据藜麦的主穗长度、主穗直径等株型性状进行选择。
台湾红藜的优异表现可作为黄土高原藜麦规模化种植及地方品种种质创新的优良品种。
基于主成分分析和聚类分析的再造烟叶综合品质评价
基于主成分分析和聚类分析的再造烟叶综合品质评价作者：王丽芳刘泽何科毅刘杰段宜杉左雯来源：《品牌与标准化》2024年第01期【摘要】为探究再造烟叶综合品质评价的关键指标，并建立品质评价方法体系，选取不同类型的再造烟叶共12种，对其进行了理化指标、致香成分的测定和感官质量的评价。
针对测定结果，运用相关性分析、主成分分析，筛选出再造烟叶品质评价的10个关键性指标，对数据进行分析处理后，得到再造烟叶综合评价模型，可对再造烟叶综合品质进行量化。
结合聚类分析结果，发现综合评价模型有效，且与感官评价结果一致。
本文的研究结果为再造烟叶综合品质的量化评价和加工工艺研究提供了较为科学的理论基础和科学依据。
【关键词】再造烟叶；主成分分析；相关性分析；聚类分析；品质评价【DOI编码】10.3969/j.issn.1674-4977.2024.01.036【基金项目】本论文课题由红云红河烟草（集团）有限责任公司科技项目《制丝过程再造烟叶精细化加工及品控关键技术研究及应用》（HYHH2021GY11）资助。
Comprehensive Quality Evaluation of Reconstructed Tobacco Leaves Based on Principal Component Analysis and Cluster AnalysisWANG Lifang1， LIU Ze2， HE Keyi1， LIU Jie1， DUAN Yishan1， ZUO Wen1*（1.Honghe Cigarette Factory of Hongyun Honghe Tobacco〔Group〕Co.， Ltd.， Mile 652300， China； 2.Yunnan Tobacco Industry Co.， Ltd.， Kunming 650224， China）Abstract： In order to explore the key indicators for comprehensive quality evaluation of reconstituted tobacco leaves and establish a quality evaluation method system， a total of 12 different types of reconstituted tobacco leaves were selected， and their physical and chemical indicators，aroma components， and sensory quality were measured. Based on the measurement results，correlation analysis and principal component analysis were used to select 10 key indicators for evaluating the quality of reconstituted tobacco leaves. After analyzing and processing the data， a comprehensive evaluation model for reconstituted tobacco leaves has been obtained， which can quantify the comprehensive quality of reconstituted tobacco leaves. Based on the clustering analysis results， it was found that the comprehensive evaluation model is effective and consistent with the sensory evaluation results. The research results of this article provide a scientific theoretical basis and scientific basis for the quantitative evaluation of the comprehensive quality of reconstituted tobacco leaves and the study of processing technology.Keywords： reconstituted tobacco； principal component analysis； relevance analysis；cluster analysis； quality evaluation再造煙叶是利用废弃的烟梗、烟叶碎片、烟末等烟草原料，经浸提、浓缩、分离、打浆、磨浆、抄造、烘干等过程，制成性能优良的天然烟叶薄片，用作卷烟填充物[1]。
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海 西 区域 物 流信 息化 评 价
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基 于主成 分聚 类 分析
陈 火 全
（ 泉州师范学 院工商信息学院 ， 福建 泉州 ３２ ０ ） ６０ ０ ［ 摘要 ］ 立足海西 区域 物流信息化现状 ， 结合 区域 物流信 息化 的研究概 ， 构建 了区域 物流信息化评价指标 体 系， 运用 主 成分聚 类分析 ， 对海西 区域物流信 息化发展状 况进行综合评价。在此基础上 ， 出了海西 区域物流信 息化发展建议。 提 ［ 关键词 ］ 海峡西岸经济 区； 主成分分析 ； 聚类分析 ； 流信 息化 物 ［ 中图分 类号］ Ｆ５ ２０ ［ 文献标识码】 Ｂ ［ 文章 编号］ １７ －９２ ２ １ ）４０ ０ －５ ６ １ ２ （０ ２ ０ － ６０ ６ ０ Ｅｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｏ ｉｔｃ ｎ ｏ ｍ ａ ｉａ ｉ ｎ ｉ ａ ｕ ｔｏ ｆｌ ｇ ｓ ｉｓ ｉ ｆ ｒ ｔｚ ｔｏ ｎ ｔ ｅ ｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ｅ ｏ ｈｅ ｗｅ ｔｓｄ ｆｔ ｅ Ｔａ ｗａ ｒ ｉｓ ｈ ｃ ｎ ｍ ｃ ｚ ｎ ｎ ｔ ｓ ｉ ｅ ｏ ｈ ｉ ｎ Ｓｔ ａ ｔ
流信息化是现代物流的发展趋势、 重要 方面研究区域物流信息化 的。 内容和标志， 对区域 内资源的整合 ， 服务和效率 的 １ 区域 物流信 息化 建设 思 路。Ｐｎｙ ｔ ． ． ａａｉｉ Ｈ ｏｓ ｅｋｄ 等通 过信 息技术 研 究 区域 物流 发展Ｈ 。 ｉ ｉ 提升， 乃至区域经济的发展都有重要作用。海峡西 Ｋ ｔ ｉｓ 岸经济区 （ 以下简称 “ 海西” 是 以福建为主体 ， ） 涵 Ｅｉ ｉ ａｉ ｃｉ ｉｈ Ｔｎ ｕｈ 从信息化建设角度研究城市物流系 ｃ ｇ 盖 周边 区域 ， 有 独 特 优 势 的新 型 区域 经 济 综 合 统规划 。纪 良纲等探讨 了京津冀区域物流信息 具 Ｊ 体。但 囿于物流信息化建设的滞后 ， 制约海西现代 化 实现 的 内容 和关 键 因 素 Ｊ 。上 官 绪 明提 出 了区 物流业 和 区域 经 济发 展 的“ 颈 ” 经 凸显 。随 着 域 物流信 息资 源整合 的可 行 性模 式 和 相关 对策 。 瓶 已 物流信息化 的发展 ， 区域都在加快物流信息化建 戴 定一提 出了 物 流信 息化 建 设 主要 包 括 基 础 环 境 各 设进程 。促 进海 西 区域 物流 信 息化 的发展 ， 已成 为 建设 、 流公 共 信 息 平 台建 设 、 业 内部 信 息 系 统 物 企 迫在 眉 睫的课题 。 建设等 方 面 。
福 建农 林大 学学报 （ 哲学社 会科 学版 ）２ １ １ （ ）６—１ 。０２。５ ４ ： ０
Ｊｕｎｌ ｆ ￣ｉ ｇｉ ｌ ｒ ｎ ｏ ｔ ｎｖｒ ｔ （ ｈｌｓｐｙａｄＳｃａ Ｓ ｉ ｃｓ ｏ ｒａ ｏ ａ Ａ ｒｕｔ ｅａ ｄＦ ｍｓｙＵ ｉｅｓｙ Ｐｉ ｏ ｈ ｏｉｌ ｃｅ ｅ ｝ Ｆ ｎ ｃｕ ｒ ｉ ｏ ｎ ｎ