聚类分析在城市居住环境分类中的应用
宜居城市因子与聚类分析PPT课件
社会治安
良好的社会治安能够保障 居民的生命财产安全，提 高城市的宜居性。
文化氛围
丰富的文化氛围能够满足 居民的精神需求，提高城 市的吸引力。
基础设施因子
交通设施
完善的交通设施能够提高城市的 通达性和便利性，包括公共交通、
道路网络等。
公共服务设施
提供完善的公共服务设施能够满足 居民的基本生活需求，如学校、医 院、公园等。
不同类型的城市在发展过程中面临的问题和挑战不同，因此需要深入研究不同 类型城市的宜居性，提出更有针对性的建议和措施。
加强国际比较研究
通过比较不同国家和地区的城市宜居性，可以借鉴国际先进经验和做法，推动 我国宜居城市建设水平的提高。
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03 宜居城市因子分析
自然环境因子
01
02
03
空气质量
良好的空气质量是宜居城 市的重要因素，包括减少 空气污染和提升空气质量 监测水平。
水资源
提供安全、充足的饮用水 和良好的水环境是宜居城 市的基本要求。
气候条件
适宜的气候条件能够提高 居民的生活质量和幸福感。
社会经济因子
经济发展水平
经济发展水平是衡量一个 城市是否宜居的重要指标， 包括就业机会、经济发展 潜力等。
城市间比较
通过比较不同城市在各个因子上的得分，我们发现了一些城市在某些因子上的优势和劣势 。例如，一些城市在环境质量上得分较高，但在基础设施和社会安全上得分较低。
对宜居城市建设的建议
01
重视环境质量
为了提高城市的宜居性，政府和企业应加大对环境保护的投入，提高环
境质量。这包括加强空气质量监测、推广清洁能源、增加绿地等措施。
聚类法选址
聚类法选址聚类法选址是指利用聚类分析方法，在众多备选地点中，根据一定的标准和方法对这些地点进行分组，以便确定最适合所需条件的地点。
在城市规划、商业选址、旅游开发等领域，聚类法选址都有着重要的应用价值。
首先，聚类法选址在城市规划中发挥着重要作用。
随着城市化进程不断加快，城市面临着用地紧缺、交通拥堵、环境污染等问题。
通过聚类法选址，可以将城市分成不同的区域，根据不同的功能需求和发展方向进行规划和布局。
例如，商业中心、居住区、生态绿地等功能区域的划分可以更加科学合理，使城市发展更加有序和可持续。
其次，聚类法选址在商业选址中也具有重要价值。
对于企业而言，选择一个适合经营的地点至关重要。
通过聚类分析，可以根据顾客的消费需求、竞争对手情况、交通便捷性等因素，将潜在的选址地点进行分类和评估，找到最适合经营的地点。
这有助于提升企业的竞争力，降低经营风险，实现更好的商业效益。
此外，聚类法选址在旅游开发中也有着重要的应用。
旅游目的地的选择直接影响着游客的满意度和旅游体验。
通过聚类方法，可以将各个旅游地点按照特色、景点品质、交通便捷度等因素进行分类，有针对性地开展旅游资源整合和开发。
这有助于提升旅游目的地的知名度和吸引力，增加游客数量，推动当地旅游业的繁荣发展。
在实际应用中，聚类法选址需要根据具体的问题场景和要求进行调整和改进。
不同领域的选址需求有所不同，需要结合实际情况确定合适的聚类方法和评价指标。
此外，完善的数据采集和分析也是聚类法选址的关键环节，保证选址结果的科学性和可靠性。
总的来说，聚类法选址作为一种有效的选址分析方法，在城市规划、商业选址、旅游开发等领域具有广泛的应用前景。
通过科学合理地应用聚类分析方法，可以更好地满足不同领域的选址需求，为城市发展、企业经营和旅游业发展提供有力支撑，促进经济社会的可持续发展。
1。
因子分析和聚类分析法在安徽省城市居民生活质量评估中的应用_孟纳纳
孟纳纳
（安徽大学社会与政治学院，安徽 合肥 ２３０６０１）
［摘要］文章根据 ２０１４ 年安徽省统计年鉴数据，从经济、环境和社会三个方面构建了城市居民生活质量
评价的指标体系，然后选取 １６ 个城市的数据作为样本，进而运用因子和聚类分析法对各个城市
居民生活质量进行比较、分析、评价，得出简要论断，最后提出几点对策与建议。
·15·
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化发展，是政府城市绿地养护管理机制改革的需要，同 时也是推动生态文明城市建设的需要。促进城市绿地养 护管理的可持续发展，就要不断构建并完善各项城市化 管理和养护体系，并提高各项养护标准。
参考文献： ［１］张雷．鞍山市公共绿地管理与市场化探索研究［Ｊ］． 经营
表达的足够的信息，因此选择了 3 个公共因子。
3.因子变量命名
普遍认为，因子负载的绝对值大于 0.3 是显著的，因
此，越大绝度值的因子负载在解释因子时发挥的作用也
就越大。把公共因子和经旋转后的因子载荷矩阵结合起
来就可对各公共因子变量进行命名:第一个因子变量包
括人均地区生产总值、城镇居民年人均可支配收入、城
（一）数据来源及其标准化处理 文章抽选了安徽省的合肥市、马鞍山市、蚌埠市、芜 湖市、淮北市、黄山市、淮南市、滁州市、亳州市、池州市、 宣城市、六安市、宿州市、安庆市、阜阳市、铜陵市共 16 个城市，分析各个城市的有关生活质量的 10 个指标数 据。在数据可获得的基础上，文章选用的是 2014 年安徽 省统计年鉴的数据，并对原始的指标数值进行了标准化 处理。 （二）因子分析和聚类分析在安徽省城市居民生活质 量评价中的应用 1.计算相关系数矩阵并进行统计检验 基于标准数据的相关系数矩阵和测试结果，可见各 指标之间的相关系数的绝对值大多在 0.3 以上，这表明 该相关性是比较大的，并且，KMO＝0.764 ＞0.5，一般认为 KMO 的值大于 0.5，就可做因子分析。
聚类算法的常见应用场景解析
聚类算法的常见应用场景解析一、电商行业如今的电商行业已经成为人们生活中不可或缺的一部分，对于电商平台而言，用户群体的分析和分类是非常重要的。
通过聚类算法，电商平台可以对用户进行分群，从而更好地推动个性化营销。
例如，通过对用户购买行为和偏好进行聚类分析，电商平台可以将用户分成不同的群体，然后根据不同群体的特点来推送不同的商品推荐和促销活动，从而提高用户的购买意愿和购买频次。
二、医疗行业在医疗行业中，聚类算法可以用于疾病的分类和诊断。
通过对患者的临床表现和病史数据进行聚类分析，可以将患者分成不同的病情类别，从而帮助医生更快速、更准确地进行诊断和制定治疗方案。
此外，聚类算法还可以用于药物研发和临床试验，帮助科研人员找到更有效的治疗方案。
三、金融行业在金融行业中，聚类算法可以用于客户分类和风险控制。
银行可以通过聚类算法对客户进行分群，识别出高价值客户和潜在风险客户，从而针对不同群体制定不同的营销策略和风险控制策略。
此外，聚类算法还可以用于信用评分和个人征信，帮助银行更准确地评估客户的信用风险。
四、城市规划在城市规划领域，聚类算法可以用于对城市居民的行为和偏好进行分析，帮助城市规划者更好地了解和预测城市居民的需求和行为。
通过对城市居民的聚类分析，可以为城市规划提供数据支持，帮助规划者更科学地制定城市建设和发展方案。
五、互联网广告在互联网广告领域，聚类算法可以用于对用户行为和偏好进行分析，从而实现精准营销。
通过对用户的聚类分析，广告主可以将广告精准地推送给不同群体的用户，提高广告的投放效果和转化率。
此外，聚类算法还可以帮助广告主发现潜在的用户群体和市场机会，从而更好地制定营销策略和推广方案。
六、自然资源管理在自然资源管理领域，聚类算法可以用于对自然资源的分类和监测。
例如，通过对遥感数据进行聚类分析，可以实现对土地利用类型的自动识别和监测，帮助政府部门更好地制定土地利用规划和资源保护政策。
七、社交网络在社交网络领域，聚类算法可以用于对用户的社交行为和网络关系进行分析，帮助社交平台更好地理解和挖掘用户的社交需求和兴趣。
空间聚类分析及应用
空间聚类分析及应用空间聚类分析是一种分析空间数据的方法，其主要目的是将具有相似属性的空间对象聚集到一起。
在空间聚类分析中，通常使用距离度量来衡量空间对象之间的相似性，并基于相似性构建聚类模型。
聚类模型可以将空间数据划分为不同的群集，每个群集内的空间对象具有相似的特征。
空间聚类分析在许多领域中都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：1. 城市规划：空间聚类分析可以用于确定城市中心或商业区的位置。
通过分析空间数据，能够找到具有相似特征的区域，从而帮助决策者做出最佳的规划决策。
2. 环境研究：研究人员可以使用空间聚类分析来识别环境热点区域。
例如，在研究环境污染时，可以通过聚类分析找到受污染程度相似的区域，以便采取相应的对策。
3. 交通规划：空间聚类分析可以用于交通规划，例如确定最佳的公共交通线路或站点。
通过聚类分析，可以识别出相对集中的人口区域，从而优化交通设施的布局。
4. 电子商务：在电子商务中，空间聚类分析可以帮助企业确定最佳的销售区域。
通过分析潜在客户的空间分布，可以找到潜在市场的热点区域，以便开展精确的市场推广活动。
在实际的空间聚类分析中，通常使用不同的聚类算法来实现。
以下是几个常用的算法：1. K-means算法：K-means算法是一种常见的聚类算法，也适用于空间聚类分析。
该算法通过迭代计算空间对象与聚类中心之间的距离，并将对象划分到最近的中心点所代表的聚类中。
2. DBSCAN算法：DBSCAN算法是一种密度聚类算法，它能够自动发现具有不同密度的簇。
该算法通过定义邻域半径和最小对象数来确定核心对象，并将其他对象划分到核心对象的簇中。
3. 层次聚类算法：层次聚类算法通过逐步合并或分割聚类来构建聚类层次结构。
该算法可以根据不同的相似性度量和连接方式来实现，例如单链接、完全链接和平均链接。
总之，空间聚类分析是一种有力的数据挖掘工具，可以帮助我们理解和利用空间数据。
通过深入研究和应用空间聚类分析，我们能够更好地理解和管理空间相关的问题，并为决策提供科学依据。
聚类分析在现实中的应用
聚类分析在现实中的应用聚类分析是一种常用的机器学习方法，可以将类似的数据点归为一类。
通过找到数据点之间的相似性和相互关系，聚类分析可以帮助我们发现数据中的模式和隐藏的结构。
在现实生活中，聚类分析有着广泛的应用。
1.市场细分：聚类分析可以帮助企业将顾客划分为不同的市场细分。
通过分析顾客的消费行为、偏好和特征，企业可以了解不同市场细分的需求和特点，并根据这些特点制定有针对性的市场营销策略。
2.人群分类：聚类分析可以帮助社会科学家和市场调研人员将人群划分为不同的分类。
比如，在城市规划中，可以将居民按照收入、职业和居住区域等因素进行聚类，以了解不同人群的需求和生活方式，从而为城市规划提供参考。
3.图像分析：聚类分析可以用于图像处理和分析中，帮助识别和分类图像。
通过对图像中的像素进行聚类，可以将图像分割成不同的区域，从而实现目标检测、图像识别和图像分析等应用。
5.医学诊断：聚类分析可以用于医学领域，帮助医生对疾病进行分类和诊断。
通过对患者的病历、症状和生理指标等进行聚类分析，可以帮助医生了解不同疾病之间的关系，从而提供更准确的诊断和治疗建议。
6.推荐系统：聚类分析可以用于推荐系统中，帮助推荐个性化的产品或服务。
通过将用户划分为不同的群体或兴趣类别，可以根据用户的消费行为和偏好进行推荐，提高推荐系统的准确性和用户满意度。
7.网络安全：聚类分析可以用于网络安全领域，帮助识别和防止恶意活动。
通过对网络流量和日志数据进行聚类分析，可以发现异常行为和潜在威胁，并及时采取相应的安全措施。
8.交通流分析：聚类分析可以帮助交通规划者和城市管理者分析交通流量和拥堵情况。
通过对交通数据进行聚类分析，可以了解交通流量的分布和变化趋势，从而优化交通网络和改善交通状况。
总之，聚类分析在现实生活中有着广泛的应用。
无论是市场调研、社会科学研究还是医学诊断等领域，聚类分析都可以帮助我们发现数据中的模式和结构，提取有价值的信息，从而辅助决策和解决实际问题。
聚类分析应用
聚类分析简介
▪ 聚类分析的算法选择
1.根据数据集的特点和聚类目的选择合适的聚类算法，例如对于大规模数据集可以采用高效的 划分聚类算法，对于形状复杂的簇可以采用密度聚类算法。 2.对于不同的聚类算法，需要了解它们的优缺点和适用场景，以便在实际应用中选择最合适的 算法。 3.聚类算法的选择需要考虑数据的维度、规模、分布等因素，以及聚类结果的解释性和可用性 。 以上是关于聚类分析简介的三个主题内容，希望能够帮助到您。
聚类分析应用
目录页
Contents Page
1. 聚类分析简介 2. 聚类分析方法 3. 数据预处理 4. 距离度量方法 5. 聚类质量评估 6. 常见聚类算法 7. 聚类应用案例 8. 总结与展望
聚类分析应用
聚类分析简介
聚类分析简介
▪ 聚类分析简介
1.聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象根据相似性进行分组，使得同一组 （即簇）内的对象尽可能相似，而不同组的对象尽可能不同。 2.聚类分析可以应用于各种领域，如数据挖掘、模式识别、图像处理、生物信息学等，帮助研 究者发现数据中的内在结构和规律。 3.常见的聚类算法包括划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类等，不同的算法有着不同的 优缺点和适用场景。
▪ 共享最近邻聚类
1.共享最近邻聚类是一种基于数据点之间共享最近邻信息的聚 类方法，通过计算数据点之间的相似度，实现簇的划分。 2.共享最近邻聚类算法对噪声和异常点有较好的鲁棒性，可以 处理形状复杂的簇和高维数据，但计算复杂度较高。 3.通过改进相似度计算方式、引入近似算法或结合其他技术， 可以优化共享最近邻聚类的性能和可扩展性。
常见聚类算法
▪ 密度峰值聚类
1.密度峰值聚类是一种基于密度的聚类方法，通过寻找具有最 高局部密度的数据点作为聚类中心，实现簇的划分。 2.密度峰值聚类算法不需要预先设定簇的数量，对形状复杂的 簇和噪声有较好的鲁棒性，但计算复杂度较高。 3.通过优化密度峰值定义方式、引入核函数或结合其他算法， 可以提高密度峰值聚类的性能和效率。
聚类分析方法在我国空气污染区域划分中的应用
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笪婷婷、邹委员、武锦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The Application of Cluster Method in Air PollutionRegional Division of Our CountryAbstractWith the further development of the industry in our country, people have undergone general improvement. However, the environment is accordingly suffering some attack from the progress of economy. The government has launched the strategy of sustainable development in order to build harmonious relationship between human and nature. Based on the policy of our government, taking the pollution in urban area into consideration, our article gives some corresponding advices to protect our environment in the industrialization.Cluster method is one of the most promising methods in data analysis. Not only can it act as an independent tool to obtain the information of data distribution and observation of the characteristics of each cluster, but also do further analysis for some particular clusters. Using the cluster method in the analysis of division for polluted urban area, we can do reasonable analysis and get acquaintance of condition of air pollution in different places. Our trivial recommendations will be come up for the blue sky of our industry development and safeguarding the vital interests of the city dwellers.At the beginning of this paper, more than one kind of cluster method will be introduced and compared in this paper. Furthermore, systematic cluster methods will be applied in the division of the current air pollution circumstances. Firstly, we use team linked cluster method to divide regions according to the pollution degree. Secondly, we use median cluster method in accordance with the pollutant disposal of different areas. Lastly, we use centroid cluster method by judging the annual condition of air pollution. We cluster these three kinds of data, finding that seven categories we produce are accordant on the whole, which suggests that pollution degree is positively related to the strength we depose.To illustrate the rationality of systematic cluster method applied in air pollution regional division, we utilize k-means to cluster. To our happiness, the result we obtain is quite similar to that of systematic cluster method, which shows the rationality.According to the clustering results, we put forward some relevant suggestions for the prevention and control of air pollution. Relevant departments should formulate relevant strategies based on the classification of pollution areas, and take suitable measures for local conditions. Also we should depose the pollution in similar levels in a reasonable way. Keywords: : cluster system clustering method; median cluster analysis; connection cluster analysis within the group; a centroid cluster analysis一.研究背景我国经济的快速增长，工业化、城市化的发展使得GDP年增长率达到8％～9％。
聚类分析在生活垃圾分类方法确定中的应用
活 垃 圾 的物 理 组 分 数 据 进 行 处 理 ，并 对 结 果 进 行 分 析 。
４ １ 物 理 组 分 分 析 ．
海 淀 区各 采 样 点 生 活 垃 圾 物 理 组 分 见 表 ３ 。
表 １ 海淀 各功能 区垃圾 采样 点
居民区 农村 平 房区 采样点 小牛坊西 小营 肖家河 双气 区 高档住宅区 天秀路 万柳 小区 区政府 、 中国农大 事业文教 区 商业 区 百 旺 道路 三义庙 路边 广场区 上地 旅 游区 颐和园 公共场所
大 类粗 分 比例 比 较 ① 按 三 大 类 垃圾 分 类 比 较 。来 自于 农 村 和 平 房 区 的 生 活 垃 圾 可 分 为 三 大 类 ，厨
组分 小牛坊 西小营 肖家河 农大东 区政府 颐和园 天秀
塑料 ｌ．８ ５ ６
纸 类 ７ ０ ．６
万柳
１ ．ｌ ４０
【 摘要 】本文通过对 海淀 区不 同功 能区的生 活垃圾 进行 深入调 查、取样 和测 试 ，分析 了海淀 区生
活垃圾 的物理组成和容重 ，用聚类分析 法对垃圾 体积进行分析和判 别 ，指 出垃圾分 类收集 的可行性 以
及 垃 圾 大 类粗 分 的 方 法 。
【 关键词 】物理组成 ；体积 ；聚类分析 ；分类
表1海淀各功能区垃圾采样点居民区公共场所农村事业文教区平房区双气区高档住宅区商业区道路广场区旅游区采样点小牛坊西小营肖家河天秀路万柳小区区政府中国农大百旺三义庙路边上地颐和园万方数据?56?环境与可持续发展2008年第4期表3海淀各功能区生活垃圾物理成分湿基垃圾农村平房区事业文教区旅游区双气区高档住宅区商业区广场区道路组分小牛坊西小营肖家河农大东区政府颐和园天秀万柳百旺上地路边塑料15681114lo0339781177288912441401245829296262纸类7
(整理)各种聚类方法在规划分区中的应用
聚类方法在规划分区中的应用——以模糊聚类为例摘要关键词引言1.聚类分析聚类分析可以看做是一种非监督的分类方法，在分类时只依赖对象自身所具有的属性来区分对象之间的相似程度。
将总体中的个体分类以发现数据中的结构，希望一个类中的个体彼此接近或相似，而与其它类中的个体相异，这样就可以对划分出来的每一类进行深入的分析从而概括出每一类的特点。
[1]利用聚类结果，我们能够提取数据集中隐藏的信息，对未来数据进行预测和分类。
目前聚类算法主要分为层次化聚类方法，划分式聚类方法，基于密度的聚类方法，基于网格的聚类方法，基于核的聚类算法，基于谱的聚类方法，基于模型的聚类方法，基于遗传算法的聚类方法，基于SVM 的聚类方法，基于神经网络的聚类方法等等[2]。
通常聚类分析算法一般包含四个部分：（1）特征获取与选择；（2）计算相似度；（3）分组；（4）聚类结果展示；（5）聚类结果评价。
相似度一般用距离函数表示，包括形态、语义、状态、密度、时间等产生的差距，用来度量模式之间的相似程度。
常见的距离函数有欧式距离，马氏距离，夹角余弦距离，Pearson 相关系数，Tanimoto 测度等。
在进行聚类分析时一般根据应用的场合来设计不同的距离函数，目前还没有一个可以通用的距离函数[2]。
2.各种聚类方法1.1层次聚类方法层次聚类算法又称为树聚类算法或系统聚类算法，层次的方法按数据分层建立簇，形成一棵以簇为节点的树。
这种算法的基本思路是首先将所有对象看成独立的个体类，通过计算类间的距离来选择最小距离的两个类合并成一个新类，再重新计算新类和其它类之间的距离，选择最小距离的两个类合并，依次迭代合并直到没有合并为止。
有基于聚集和基于分割的聚类两种，分别是基于数据的最小距离和最大距离原理。
层次聚类算法可以在不同粒度水平上对数据进行探测，而且很容易实现相似度量或距离度量，对于圆形和球形分布的数据具有较好的效果。
但是层次聚类算法由于合并或分裂簇的操作不可逆，也给聚类结果带来不准确性[3]1.2划分式聚类方法划分式聚类方法的主要思想为，对于一个给定的n 个数据对象的数据集，需要预先指定聚类数目或聚类中心,通过反复迭代运算,逐步降低目标函数的误差值,当目标函数值收敛时,得到最终聚类结果。
基于聚类分析的住宅市场细分模型应用研究的开题报告
基于聚类分析的住宅市场细分模型应用研究的开题报告一、研究背景住宅市场是社会经济中不可或缺的一部分，住房需求也是人们物质生活和精神追求的重要体现。
在不同的地区和不同的人群中，住房需求的特征各异，消费者的心理状态和购买行为也存在差异。
因此，对住宅市场进行细分分析很有必要。
目前，住宅市场的细分大多基于市场调查和推理分析。
这种方法存在的问题是，时间周期长、成本高、结果存在一定的主观性和不准确性。
相较而言，聚类分析可以在较短的时间内，针对大量数据开展分类分析，减少人力资源成本和主观干扰，其结果也更加科学和客观。
因此，本研究计划利用聚类分析方法，构建住宅市场细分模型，并探讨其应用。
二、研究内容和目标1、研究内容（1）分析住宅市场的客户、产品和竞争情况，明确分类指标和分析维度。
（2）构建住宅市场细分模型，基于聚类算法，将住宅市场客户进行分类，确定各类客户的需求特征。
（3）应用住宅市场细分模型，对同一城市或不同城市的住宅市场进行实证研究。
（4）对实证案例进行分析和解释，提出有效的市场细分策略。
2、研究目标本研究旨在构建有效的住宅市场细分模型，并基于该模型开展实证研究，探索不同市场细分策略的有效性和实用性，为住宅市场的经营和管理提供科学有效的决策支持。
三、研究方法和技术路线1、研究方法本研究采用定量研究方法，其中最主要的技术是聚类分析技术。
2、技术路线（1）数据收集：对住宅市场的相关数据进行收集，包括客户属性、产品特征、价格信息、竞争情况等。
（2）数据预处理：对收集到的数据进行数据清洗、缺失值填补、异常值处理等预处理操作。
（3）分类指标的构建：通过对住宅市场数据的分析和归纳，确定可以反映住宅市场细分的分类指标。
（4）聚类分析：应用聚类分析方法，基于分类指标和分析维度，在R软件中进行聚类分析，尝试构建最优的住宅市场细分模型，并得出各类客户的需求特征。
（5）实证研究：利用构建好的住宅市场细分模型，对同一城市或不同城市的住宅市场进行实证研究，分析各类市场细分策略的有效性和实用性。
时空数据聚类算法在城市规划中的应用研究
时空数据聚类算法在城市规划中的应用研究随着城市化进程的加快和城市规模的不断扩大，城市规划越来越需要有效的技术手段来支持决策制定和规划设计。
时空数据聚类算法作为一种重要的数据挖掘和分析技术，逐渐引起了城市规划领域的关注。
本研究旨在探讨时空数据聚类算法在城市规划中的应用，以提供有力的决策支持和规划优化。
首先，我们需要明确时空数据聚类算法的特点和优势。
时空数据聚类算法是一种能够将地理空间信息和时间信息结合起来的数据挖掘技术。
与传统的聚类算法相比，时空数据聚类算法能够考虑到数据在时空维度上的变化和相关性，从而更准确地描述和解释城市的发展和变化规律。
其主要优势包括：1. 全面性和一致性：时空数据聚类算法能够综合考虑地理空间信息和时间信息，对城市发展的多维数据进行全面和一致的分析。
2. 精确性和准确性：时空数据聚类算法能够提供更精确和准确的聚类结果，发现城市规划中的潜在问题与挑战。
3. 高效性和可扩展性：时空数据聚类算法具有高效和可扩展的特点，能够处理大规模时空数据，快速分析和提取关键信息。
在城市规划中，时空数据聚类算法可以应用于多个方面。
首先，城市功能区划是城市规划的重要内容之一。
通过将城市的时空数据进行聚类分析，可以发现城市内部不同区域的功能特点和变化趋势，有助于合理划分和规划城市的不同功能区。
其次，交通规划是城市规划的关键部分。
时空数据聚类算法可以用于分析交通流量和拥堵情况，预测交通状况的未来变化。
基于聚类结果，可以制定合理的交通规划策略，包括道路改造、交通信号优化等，以提高城市交通效率和质量。
另外，人口分布和居住环境评价也是城市规划的重要内容。
时空数据聚类算法可以对城市人口的分布进行精确分析和预测，包括人口密度、居住类型等信息。
同时，可以结合环境评价指标，如空气质量、噪音污染等，进行城市居住环境的评估和改善。
此外，时空数据聚类算法还可应用于城市风险评估和应急管理。
通过聚类分析城市内的灾害数据、犯罪数据等信息，可以有效评估城市的风险程度和脆弱性，并依据聚类结果制定相应的应急管理措施，提高城市的应对能力和安全性。
基于聚类分析和神经网络的室内场景分类技术研究
基于聚类分析和神经网络的室内场景分类技术研究一、背景介绍室内场景分类技术是一项重要的研究方向，它可以为智能家居、自动驾驶、安防监控等领域提供支持。
室内场景分类技术的核心在于识别不同的场景，例如厨房、卧室、客厅等，这对于实现智能化管理和控制至关重要。
二、聚类分析在室内场景分类技术中的应用聚类分析是将相似的数据分为一组的过程，它在室内场景分类中的应用主要在于识别相似的场景。
聚类分析可以对大量的室内场景数据进行分析，将它们归为不同的类别。
针对不同场景的特征，我们可以将大量数据划分为若干个类别。
这样可以更好地进行特征提取和分类。
三、神经网络在室内场景分类技术中的应用神经网络是现代机器学习中常用的一种算法。
它可以进行监督学习和无监督学习。
在室内场景分类技术中，我们可以利用神经网络进行场景分类的模型构建和训练。
通过神经网络的监督学习和无监督学习，我们可以训练出一个针对不同场景的分类模型。
四、基于聚类分析和神经网络的室内场景分类技术研究在实际应用中，我们可以将聚类分析和神经网络结合起来，构建室内场景分类技术。
具体而言，我们可以利用聚类分析对数据进行预处理，将大量数据分为若干个类别。
然后，我们可以利用神经网络对不同场景的数据进行训练和分类，得出最终的场景分类结果。
此外，我们还可以利用卷积神经网络（CNN）进行室内场景分类。
与普通神经网络不同，CNN可以提取图像中的局部信息，并进行分类。
在室内场景分类中，CNN可以学习出室内不同场景的局部特征，实现场景的分类。
五、当前研究进展及未来方向目前，室内场景分类技术已有不少的研究成果，包括应用基于规则的分类方法、聚类分析、神经网络等方法进行场景分类。
但在实际应用中，由于室内场景的复杂性和多样性，算法的鲁棒性和可扩展性还需进一步提高。
因此，未来的研究还需要从以下几个方向进行：1. 优化算法。
利用更高效的算法提高场景分类的速度和准确率。
2. 多模态场景分类。
利用多模态数据，如图像、声音等进行场景分类，提高算法的鲁棒性。
监测数据的聚类分析及其在环境监测中的应用
监测数据的聚类分析及其在环境监测中的应用近年来，全球的环境问题日益凸显，环境监测的重要性也随之日益增加。
环境监测不仅要求数据的准确性和可靠性，同时有时还需要将环境监测数据进行一定的聚类分析，以便更好地了解环境状况，发现环境问题并及时解决。
本文将对监测数据的聚类分析方法进行简要介绍，并探讨其在环境监测中的应用。
一、监测数据的聚类分析方法1. 基本概念聚类分析是一种数据分析方法，主要用于将数据集中的对象分成不同的组。
聚类算法可以划分为基于距离的聚类和基于密度的聚类。
基于距离的聚类方法主要考虑元素之间的距离，如K-means算法和层次聚类算法；基于密度的聚类方法则基于数据点之间的密度关系，如DBSCAN算法。
2. 常用算法(1) K-means算法K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据点分成K个类，并且每个数据点只属于其中一个类。
K-means算法通过不断迭代来优化聚类结果，直到满足一定的停止条件。
该算法通常会依赖于初始随机聚类中心的选取，因此对于不同的数据和初始点的选取结果也可能存在显著差异。
(2) 层次聚类算法层次聚类算法采用自底向上或自顶向下的方法建立一个层次结构，通常可以用树状图表示。
层次聚类算法又可分为凝聚型和分离型两种。
凝聚型聚类从单独的数据点开始构建簇，不断合并最相似的两个簇，而分离型聚类则先将所有数据点划分为一个大簇，然后通过分裂不相似的小簇来构建层次结构。
(3) DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将图中密度相同或更高的点划分到同一簇中，并将低密度区域视为噪声。
相比于基于距离的聚类算法，DBSCAN算法可以适应不规则形状的分布。
此外，它还可以自动确定聚类簇的数量，避免K-means算法需要预先确定聚类数的问题。
二、聚类分析在环境监测中的应用1. 空气污染监测空气污染是环境监测中一个重要的领域。
在复杂的城市环境中，空气污染物的类型和浓度十分复杂，因此需要对空气质量监测的数据进行聚类分析，以此来快速定位并解决空气质量问题。
多属性聚类分析技术在八面河西区中的应用
多属性聚类分析技术在八面河西区中的应用随着社会经济的发展，城市化进程加快，城市内部的空间结构变得越来越复杂。
如何将城市进行划分，分析和管理，成为城市规划和发展的一项重要工作。
多属性聚类分析技术是一种基于数学统计和计算机技术的分析方法，可以对城市内的各种因素进行分析和分类，为城市规划和决策提供科学的依据。
一、八面河西区概况八面河西区位于中国山东省济南市历下区东南部，总面积为10.53平方公里，是市中心城区的重要组成部分。
该区域是历史悠久的文化古城，有着丰富的人文历史和自然资源。
在城市发展的过程中，该区域也面临着许多难题和挑战，如城市交通拥堵、环境污染、历史遗存保护等。
二、多属性聚类分析原理多属性聚类分析是一种基于距离衡量的聚类方法，它通过计算对象之间的距离或相似度，将它们归为一类。
该方法在城市分析中可以将城市区域分为不同的类别，以便进一步进行分析和规划。
多属性聚类分析的流程一般可以分为以下几步：1、选择分析指标：根据分析目标确定需要分析的因素。
2、数据标准化：将指标数据进行标准化处理，使得不同指标的权重相等。
3、距离或相似度计算：计算不同对象之间的距离或相似度，以便进行分类。
4、分类结果评价：对分类结果进行评价，确定最优的分类方法和分类数目。
1、选择分析指标为了探究八面河西区不同街区的异同，我们选择了以下几个指标进行分析：（1）人口密度（2）交通流量（3）居民收入水平（4）绿地覆盖率（5）建筑密集程度（6）历史文化遗存保护程度2、数据标准化我们采用z-score标准化方法将以上指标标准化处理，即对每个指标进行均值为0，标准差为1的处理，以便进行比较和分析。
3、距离计算和分类我们采用聚类分析软件对标准化后的6个指标进行距离计算和分类。
通过寻找不同的分类数和聚类方法，我们得到了以下3种分类结果：（1）分为3类：第一类：人口密度和交通流量都较高，建筑密集程度较大，居民收入水平和历史文化遗存保护程度均较低，绿地覆盖率低。
聚类分析的算法及应用共3篇
聚类分析的算法及应用共3篇聚类分析的算法及应用1聚类分析的算法及应用聚类分析（Cluster Analysis）是一种数据分析方法，它根据数据的相似度和差异性，将数据分为若干个组或簇。
聚类分析广泛应用于数据挖掘、文本挖掘、图像分析、生物学、社会科学等领域。
本文将介绍聚类分析的算法及应用。
聚类分析的算法1. 基于距离的聚类分析基于距离的聚类分析是一种将数据点归类到最近的中心点的方法。
该方法的具体实现有单链接聚类（Single-Linkage Clustering）、完全链接聚类（Complete-Linkage Clustering）、平均链接聚类（Average-Linkage Clustering）等。
其中，单链接聚类是将每个点最近的邻居作为一个簇，完全链接聚类是将所有点的最小距离作为簇间距离，平均链接聚类是将每个点和其他点的平均距离作为簇间距离。
2. 基于密度的聚类分析基于密度的聚类分析是一种将数据点聚集在高密度区域的方法。
该方法的主要算法有密度峰（Density Peak）、基于DBSCAN的算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）等。
其中，密度峰算法是通过计算每个点在距离空间中的密度，找出具有局部最大密度的点作为聚类中心，然后将其余点分配到聚类中心所在的簇中。
而基于DBSCAN的算法则是将高密度点作为聚类中心，低密度点作为噪声，并将边界点分配到不同的聚类簇中。
3. 基于层次的聚类分析基于层次的聚类分析是通过不断将相似的点合并为一个组或将簇一分为二的方法。
该方法的主要算法有自顶向下层次聚类（Top-Down Hierarchical Clustering）和自底向上层次聚类（Bottom-Up Hierarchical Clustering）。
其中，自顶向下层次聚类从所有数据点开始，将数据点分为几个组，并不断通过将组合并为更大的组的方式，直到所有的数据点都被合并。
空间聚类分析在城市规划中的应用
空间聚类分析在城市规划中的应用城市规划作为城市发展的重要组成部分，旨在实现城市的可持续发展和提高居民的生活品质。
近年来，随着数据分析和可视化技术的进步，空间聚类分析逐渐成为城市规划中不可或缺的工具。
空间聚类分析通过对城市数据的聚类，可以帮助城市规划师更好地理解城市特征和空间分布，为城市规划决策提供科学依据。
首先，空间聚类分析可以帮助城市规划师识别出城市发展的热点区域。
通过聚类分析，我们可以发现城市中人口密集的地区、经济活动集中的商业中心、交通便捷的交通枢纽等。
这些热点区域往往是城市资源配置的重点，城市规划师可以在这些区域合理布局公共设施、商业场所和交通节点，提高城市的运营效率和居民的生活便利性。
其次，空间聚类分析还可以帮助城市规划师发现城市内的空白区域。
空白区域指的是城市中资源利用较低、人口密度较小的地区。
通过聚类分析，规划师可以发现这些空白区域，并针对性地制定政策，吸引投资、提升基础设施建设水平，促进其发展。
例如，如果一个城市的中心区域发展饱和，规划师可以通过空间聚类分析，找到周边有潜力的空白区域，并通过合理规划和引导，实现城市发展的均衡与协调。
此外，空间聚类分析可以帮助城市规划师研究城市内不同区域的功能分区。
城市的功能分区是基于不同区域的特征和功能而划分的。
通过对不同属性数据的分析和聚类，我们可以发现城市中商业区、住宅区、工业区等不同功能区域的空间分布规律。
这有助于城市规划师有针对性地进行土地利用规划，合理配置城市各个区域的功能和资源，提高城市的功能整合和效益。
最后，空间聚类分析还可以帮助城市规划师预测和应对城市发展的风险。
通过对城市数据的聚类，我们可以发现某些区域存在潜在的风险，如自然灾害风险、社会安全风险等。
规划师可以基于聚类结果，进行风险评估和应对策略的制定。
例如，在一个发生频率较高的自然灾害区域，规划师可以通过分析和聚类，发现受灾风险较低的地区，从而避免将发展重心放在高风险区域，保障居民的生命财产安全。
聚类分析方法应用举例
X向民物流工程S11085240007聚类分析方法应用举例多元统计，是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律性的一门统计学科。
多元统计所包括的内容很多.但在实际统计分析中，聚类分析是应用最广泛的方法之一。
聚类分析(cluste:Analysis)，是研究分类问题的一种多元统计分析方法社会经济统计的分类问题，过去在传统方法上，主要是结合一定的专业知识进行定性分类处理。
由于定性分类主要是靠经验完成，因而其结论难免带有较多的主观性和随意性，故不能很好地揭示客观事物内在的本质差别和联系。
而聚类分析能带来定量上的分析可以解决这个问题，下面通过一些实例来描述聚类分析方法在应用上的体现；1 基于聚类分析的XX省物流需求研究选取了分行业统计的年产值类指标构建物流需求指标体系（X组），具体指标包括：农业总产值（万元）（X1）、工业总产值（亿元）（X2）、建筑业总产值（万元）（X3）、社会消费零售总额（万元）（X4）、亿元商品市场成交额（万元）（X5）、进出口总额（万美元）（X6）。
该指标体系通过农业、工业、建筑业、批发业、零售业及国际贸易的发生额较全面地反映了地区的物流需求情况。
2 研究方法分类问题一般的解决法是聚类分析或者因子分析基础上的聚类分析。
由于本文最终期望得XX省地级市物流需求分类情况，无需了解各个指标体系的内在系统结构，故选择聚类分析方法更简明。
进行聚类分析时，本文采用的是基于样本聚类的Q型系统聚类方法。
3研究过程和结果3.1地区物流需求指标的聚类分析由分析软件输出的聚类过程统计量如表1所示。
可以看出，伪F统计量在归为4类及7类时较大，说明归为4类及7类时较好；伪T2统计量在1类、2类、3类时较大，由于伪T2大说明上一次归类效果较好，所以归为4类、3类、2类效果较好。
而R2的值在由4类归为3类、由3类归为2类以及由2类归为1类时都有较大的减小，说明归类为2类、3类和4类都是比较好的。
半偏R2统计量的值越大，则上一步聚类效果更好，所以归为4类、3 类、2类效果都较好。
宜居城市因子与聚类分析
28
.057
.203
擷取方法：主體元件分析。
累加 % 33.028 43.102 49.300 55.082 60.673 65.248 69.077 72.822 76.425 80.001 82.581 84.822 86.911 88.848 90.655 92.200 93.528 94.693 95.659 96.557 97.260 97.844 98.399 98.841 99.202 99.521 99.797 100.000
13
.793
2.204
14
.773
2.147
15
.730
2.027
16
.648
1.800
17
.601
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1.465
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1.335
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.883
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25
.278
.771
26
.266
.738
27
每万人拥有医生数 居民人均用电量（万千瓦时） 人均公共图书馆藏书（册）
每万人医院床位数 在岗职工平均人数（万人）
GDP增长率（%） 每万人年末实有出租车（辆）
建成区绿化覆盖率（%） 普通中学师生比
科学事业费支出占财政支出比 小学师生比
职工平均工资（元） 固定资产投资总额GDP占比 国际化联网用户数量占比
因子分析模型
因子载荷矩阵
36个指标统计结果
KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 測量取樣適當性。 Bartlett 的球形檢定 大約 卡方
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聚类分析在城市居住环境分类中的应用蒋佩钊（兰州交通大学电子与信息工程学院，计算机应用）摘要：随着经济的发展，城市居民对自身居住环境的关注越来越高。
本文通过选取国家统计年鉴（2010年）有关城市空气质量和城市噪音指数的数据，先对数据进行的基本处理和分析，再使用聚类分析的方法，通过MATLAB编程，对部分省会城市进行聚类，并分成4类，对每一类城市给出评价。
关键词：聚类分析；API；噪音；城市居住环境中图分类号：X240引言随着人民生活水平的日益提高和社会经济的不断发展，人们对自身生活环境质量的要求越来越高，对居住环境的要求也相应相对增高，对城市的空气质量的提高和噪音的降低越来越重视，环保意识也越来越强。
空气的洁净程度直接影响着人们的各种活动，出于健康安全等方面的考虑，广大市民越来越关注自己所居住城市的环境质量状况。
近年来，随着人们对空气质量的日益关注，控制城市大气污染，改善环境质量的呼声日益强烈。
本文通过对部分省会城市的居住环境数据进行处理和聚类分析，对省会城市居住环境进行分类，并对一些城市环境的提高提出一些建议。
本文主要考虑可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气质量达到二级以上天数占全年比重、道路交通噪声、区域环境噪声。
1空气污染指数概况随着我国国民经济的快速发展，城市规模的不断扩大，城市各类工程的不断开展，给城市空气质量带来了严峻的挑战，城市地区的空气环境质量问题越来越受到重视。
尤其是20世纪80年代以来，由于经济持续高速增长，使得环境压力明显增大，长期积累的环境风险开始出现，一些大中城市的空气质量有恶化的趋势。
大气污染源和环境污染物不断增加，污染范围不断扩大，以SO2，NO x，TSP为主要污染物的大气污染问题日趋严重，对资源、环境的巨大冲击日益威胁着可持续发展的基础。
1.1空气污染指数的概念空气污染指数（Air Pollution Index，API）是一种反映和评价空气质量的方法，就是将常规监测的几种空气污染物的浓度简化成为单一的概念性数值形式、并分级表征空气质量状况与空气污染的程度。
其结果简明直观，使用方便，适用于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势。
有利于普通公众了解空气环境质量的优劣。
1.1.2空气污染指数分级浓度限值空气污染指数是根据环境空气质量标准和各项污染物的生态环境效应及其对人体健康的影响，来确定污染指数的分级数值及相应的污染物浓度限值。
空气污染指数的范围从0～500，其中50、100、200分别对应于中国空气质量标准中日均值的1、2、3级标准的污染物浓度限值，500 点则对应于对人体健康产生明显危害的污染水平。
空气污染指数分级的浓度限值见表1-1。
目前计入空气污染指数的项目暂定为：二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物。
根据各地空气污染特点，本地监测站的技术水平和监测能力，经国家监测总站论证，国家环保部批准后，可选测其他项目，以便于全面反映城市污染状。
Concentration(mg/m3)API value SO2NO2PM1050 0.05 0.08 0.05100 0.15 0.12 0.15200 0.80 0.28 0.35表 1-1 中国国家环保部公布的空气污染指数对应的污染物浓度限值1.1.3污染指数的计算方法空气污染分指数I i，可由实测的浓度值按照分段方程计算。
设I 为某污染物的污染指数，C 为该污染物的浓度。
则：()小小小大小大I C C C C I I I +--=- (1-1)式（1-1）中：C 大与C 小：在API 分级限值表（表1-1）中最贴近C 值的两个值，C 大为大于C 的限值，C 小为小于C 的限值。
I 大与I 小：在API 分级限值表（表1-1）中最贴近I 值的两个值，I 大为大于I 的值，I 小为小于I 的值。
污染指数的计算结果只保留整数，小数点后的数值全部进位。
各种污染物的污染分指数计算出以后，取最大者为该城市的空气污染指数：()n I I I API ,,max 21=该项污染物为该城市空气中首要污染物。
当各污染物的污染分指数值均小于50时，则不报告首要污染物。
1.1.4 用空气污染指数评价空气质量空气污染指数 API空气质量状况及空气质量级别对健康的影响建议采取的措施0～50 优Ⅰ可正常活动51～100 良Ⅱ 101～150 轻微污染Ⅲ 1 易感人群症状有轻度加剧，健康人群出现刺激症状心脏病和呼吸系统疾病患者应减少体力消耗和户外活动151～200轻度污染Ⅲ 2表 1-2 空气污染指数范围及相应的空气质量类别通过上述空气污染指数的计算，得出了城市空气中各污染物的分指数，取三 者之中最大者为该城市空气污染指数，并确定城市空气的首要污染物。
根据空气污染指数范围及相应的空气质量级别（表1-2），判断该城市空气质量级别、空气 质量的描述及对人体健康的影响。
1.1.5 空气污染指数总结根据附录二的数据，我们可以计算出各个城市的API 数值，见表1-3。
表 1-3 各个城市的API1.2城市噪音城市噪音主要包括道路交通噪声和区域环境噪声。
噪声从物理学观点讲，就是各种不同频率和声强的声音无规律的杂乱组合；从生理学观念来看，就是干扰人们休息、学习和工作的声音。
它不仅影响人们的工作、学习和生活，而且对人体健康产生多方面的危害。
噪声能引起人们的精神、情绪、心理及身体等诸多方面的变化，导致职业性的紧张、烦恼。
实验表明，40～50dB的噪声就开始对人的睡眠产生影响。
在非睡眠状态下，70dB以上的噪声就会对听力有损害，80～85dB的噪声会造成听力的轻度损伤，长时间接触85dB以上的噪声，会造成少量噪声性耳聋。
噪声作用于中枢神经系统，使交感神经紧张，使人心跳加快，心率不齐，血压升高等。
越来越多的证据表明，65～75dB的噪声对心脏病和高血压有影响。
心血管疾病是目前死亡率最高的疾病之一，而噪声又是引发和加重心血管疾病的重要原因之一，尤其对年老体弱者更是如此。
道路交通噪声一般指机动车辆在交通干线上运行时所发出的超过国家标准，晚间55dB的声音。
调查资料表明，我国城市的环境噪声85%来自交通噪声，它不仅影响人们的工作、学习和生活，而且对人体健康产生多方面的危害。
噪声能影响驾驶者的心理变化，使驾驶者疲惫，思维紊乱，注重力难以集中，轻易引起交通事故。
道路交通噪声平均值，是指城市建成区内经认证的交通干线各路段监测数据，按其长度加权的等效声级平均值。
按国家环保模范城市考核要求，道路交通噪声平均值要小于70分贝。
城市区域环境噪声一般是指城市五类区域的环境噪声最高限值。
0类标准适用于疗养区、高级别墅区、高级宾馆区等特别需要安静的区域；1类标准适用于以居住、文教机关为主的区域；2类标准适用于居住、商业、工业混杂区；3类标准适用于工业区；4类标准适用于城市中的道路交通干线道路两侧区域，穿越城区的内河航道两侧区域。
本标准适用于城市区域。
乡村生活区域可参照本标准执行。
区域环境噪声平均值，是指城市建成区内经认证的环境噪声网格监测的等效声级的算术平均值。
按国家环保模范城市考核要求，区域环境噪声平均值要小于60分贝。
国控主要城市的道路交通噪声监测情况和区域环境噪声监测情况参见附录2。
1.3 数据初步处理我们都采用指派方法确定隶属函数，使用偏小型模糊分布，采用梯形分布。
1.3.1空气污染指数处理由于API大于100时，就会对健康产生影响，所以，当API大于100时，我们认为其率属于空气质量好的隶属度为0；当API小于50时，空气质量是优，所以，当API 小于50时，我们认为其率属于空气质量好的隶属度为1。
故API对空气质量好的隶属函数为：1.3.2噪音指数处理对于噪音数据的处理我们采用和API相似的方法。
根据国家环保模范城市考核的要求，我们认为当道路交通噪声平均值大于70分贝时，我们认为其率属于城市道路交通噪音低的隶属度为0，道路交通噪声平均值小于65分贝时，我们认为其率属于城市道路交通噪音低的隶属度为1，故城市道路交通噪音对城市道路交通噪音低的隶属函数为：同样，根据国家环保模范城市考核的要求，我们认为当区域环境噪声平均值大于60分贝时，我们认为其率属于城市区域环境噪音低的隶属度为0，区域环境噪声平均值小于45分贝时，我们认为其率属于城市区域环境噪音低的隶属度为1，故城市区域环境噪音对城市区域环境噪音低的隶属函数为：⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤-<=⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤--<=.100,0,10050,50100,50,1.,0,,,,1)(~1xxxabxbxaabxbaxxA⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤-<=⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤--<=.70,0,7065,570,65,1.,0,,,,1)(~2xxxabxbxaabxbaxxA我们取城市道路交通噪音对城市交通干线噪音低的隶属度和城市区域环境噪音对城市区域环境噪音低的隶属度两者中的最小值作为城市噪音对城市噪音低的隶属度，我们可以计算出各个城市噪音对城市噪音低的隶属度，见表1-4。
表 1-4 各个城市噪音对城市噪音低的隶属度2 模糊聚类分析模糊聚类分析，是从模糊集的观点来探讨事物的数量分类的一类方法。
近年来，模糊聚类分析方法在地理分区与地理事物分类研究中得到了广泛地应用。
2.1 问题分析表 2-1 城市居住环境的模糊聚类分析采用的指标⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤-<=⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤--<=.60,0,6045,570,45,1.,0,,,,1)(~3x x xa b x b x a ab x b a x x A对不同城市的城市居住环境的模糊聚类分析我们采用三个指标：API 对空气质量好的隶属度，城市噪音对噪音低的隶属度和空气质量达到二级以上天数占全年比重（%）。
原始数据矩阵设为X 。
2.2 数据标准化需要做如下两种变换。
1) 平移·标准差变换),,2,1;,,2,1(m k n i s x x x kkik ik==-='，其中()∑∑==-==ni kikk ni ikk x x ns x n1211,1经过变换后，每个变量的均值为0，标准差为1，但是这样得到的ikx '还不一定在区间[]1,0上。
2) 平移·极差变换{}{}{}),,,2,1(minmaxmin 111m k x x x x x ikni ikni ikni ikik='-''-'=''≤≤≤≤≤≤显然有10≤''≤ikx 。
X 经过平移·标准差变换和平移·极差变换后变为：0.379840.29 0.055556 0.55039 0.49 0.925930.46512 0.44 10.85271 0.76 0.22222 0.71318 0.4 0.11111 0.8062 0.65 0.7037 0.5814 0.49 0.74074 0.75969 0.69 0.055556 0.6124 0.5 0.77778 0.70543 0.53 0.33333 0.65891 0.39 0.055556 0.90698 0.86 0.277780.86047 0.71 00.45736 0.27 0.33333 0.66667 0.51 0.944440.75194 0.58 00.86047 0.8 0.38889 0.97674 1 0.333330.51938 0.45 10.6124 0.39 0.11111 0.860470.76 0.72222 10.830.33333 0.96899 1 0.22222 0.527130.370.85185 00 0.48148 0.713180.6 0.870372.3 标定（建立模糊相似矩阵）设论域{}{}im i i i n x x x x x x x U ,,,,,,2121==，依照传统聚类方法确定相似函数，建立模糊相似矩阵，i x 与j x 的相似程度()j i ij x x R r ,=。