多指标面板数据的聚类分析研究.pptx
多元统计分析之聚类分析PPT课件
各百分比逐级累加起来的结果。最终取值为百分之百。
4
三、统计图
包括： 条形图（柱形图）：bar
适用于定性数据，用宽度相同的条形高度来表示数据 的多少。
直方图：histograms
适用于分组定量数据的描述，用矩形的宽度和高度表 示频数分布。可以附加正态分布曲线。
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问题2：您择业中考虑的主要因素有（限选三项）
1经济收入 3发展前途 5个人爱好 7劳动强度 9社会地位
2 专业对口 4地理区位 6风险大小 8社会福利 10其他
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显然，答案不只一个。
高考填报志愿、居民储蓄
多选项问题
回答方式： 第一类，选择的答案有一定的先后顺序。
第二类，选择的答案没有先后顺序。
第4章 SPSS基本统计分析
基本内容:
●频数分析 ●计算基本描述统计量 ●多选项分析
1
第1节 频数分析
基本内容: 频数分配表
统计图
一、频数分析的目的和基本思路
基本统计分析往往从频数分析开始。通过频数 分析能够了解变量取值的状况、对数据的分布 特征是非常有用的。
（年龄特征、职业特点、性别特征等）
一个多选项问题 关键环节
多个SPSS变量的分析
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分解的方法有两种：二分法和分类法
多选项二分法
将多选项问题中的每个答案设为一个SPSS变量，每个 变量只有0或1两个取值，分别表示不选择或选择该答 案。
将多选项问题分解成七个问题：
（1）是使晚年生活有保障吗？
（2）是一种安全的投资保值方式吗？
（3）是抱着试试看的态度购买吗？
注意:问题本身的特点，采取不同的策略。
聚类分析部分 PPT课件
距离
设xij 为第i个样品的第j个指标，数据矩阵表如下：
在上表中，每个样品有p个变量，故 p 每个样品都可以看成是 R 中的一个点，n p 个样品就是 R 中的n个点。在 R p中需定义 某种距离，将第i个样品与第j个样品之间 的距离记为dij ,在聚类过程冲，相距较近的 点倾向于归为一类，相距较远的点应归属 不同的类。
聚类时，比较相似的变量倾向于 归为一类，不太相似的变量归属不同 的类。
相似系数性质
变量 xi 与 x j 的相似系数用 cij 来表示，它一般应满 足如下三个条件： （1）cij 1 ，当且仅当 xi ax j b, a( 0)和b为常 数； （2） cij 1，对一切i，j； （3） cij c ji ，对一切i，j。
正因为如此，判别分析和聚类 分析往往联合起来使用，例如判别 分析是要求先知道各类总体情况才 能判断新样品的归类，当总体分类 不清楚时，可先用聚类分析对原来 的一批样品进行分类，然后再用判 别分析建立判别式以对新样品进行 判别。
聚类分析与判别分析、主成分 分析、回归分析等方法联合起来使 用，往往效果更好。
x1 y1
s11
2
x2 y2 s22
2
x
p
yp
2
1 1 所加的权是 k1 , k2 , s11 s22
1 , k p ，即用样本方差 s pp
s pp
除相应坐标。当取 y1 y2 y p 0 时，就是点P 到原点O的距离。若 s11 s22 s pp 时，为欧氏距 离。
距离的性质
距离dij 一般应满足如下四个条件： （1） dij 0，对一切i，j； dij 0，当且仅当第i个样品与第j个样品的 （2） 各变量值都相同； dij d ji ，对一切i，j； （3） dij dik dkj ，对一切i，j，k。 （4）
聚类分析法ppt课件全
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（3）分类函数
按照修改原则不同，动态聚类方法有按批修改法、逐个修改法、混合法等。 这里主要介绍逐步聚类法中按批修改法。按批修改法分类的原则是，每一步修 改都将使对应的分类函数缩小，趋于合理，并且分类函数最终趋于定值，即计 算过程是收敛的。
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（2）初始分类 有了凝聚点以后接下来就要进行初始分类，同样获得初始分类也有不同的
方法。需要说明的是，初始分类不一定非通过凝聚点确定不可，也可以依据其 他原则分类。
以下是其他几种初始分类方法： ①人为分类，凭经验进行初始分类。 ②选择一批凝聚点后，每个样品按与其距离最近的凝聚点归类。 ③选择一批凝聚点后，每个凝聚点自成一类，将样品依次归入与其距离
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1.2 聚类分析的种类
（2）系统聚类分析的一般步骤 ①对数据进行变换处理； ②计算各样品之间的距离，并将距离最近的两个样品合并成一类； ③选择并计算类与类之间的距离，并将距离最ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的两类合并，如果累的个
数大于1，则继续并类，直至所有样品归为一类为止； ④最后绘制系统聚类谱系图，按不同的分类标准，得出不同的分类结果。
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1.2 聚类分析的种类
（7）可变法
1 2 D kr
2 （8）离差平方和法
(D k 2 pD k 2 q)D p 2q
D k 2 rn n ir n n p i D i2 pn n ir n n q iD i2 qn rn in iD p 2 q
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多指标面板数据聚类分析研究
多指标面板数据聚类分析研究1. 概述多指标面板数据聚类分析是一种用于探索数据集内部结构的方法。
通过将数据集中的观测值按照相似性进行分组，聚类分析可以帮助我们发现隐藏在数据中的模式和关系。
本文将介绍多指标面板数据聚类分析的基本概念和步骤，并提供一个实际案例来说明如何应用聚类分析方法。
2. 多指标面板数据聚类分析的基本步骤多指标面板数据聚类分析通常包括以下步骤：2.1 数据准备在进行聚类分析之前，需要对数据进行准备。
这包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等。
确保数据集的质量和一致性对聚类分析的结果至关重要。
2.2 相似性度量在进行聚类分析之前，需要定义一个相似性度量方法来衡量观测值之间的相似性或距离。
常用的相似性度量方法包括欧几里德距离、曼哈顿距离、相关系数等。
2.3 聚类算法选择选择适合当前数据集的聚类算法是聚类分析的核心。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、基于密度的聚类等。
不同的算法有不同的特点和适用范围，需要根据具体情况进行选择。
在选择了适合的聚类算法之后，可以开始进行聚类分析。
该步骤将根据选择的算法和相似性度量方法，将数据集中的观测值进行分组，生成聚类结果。
2.5 聚类结果解释和评估聚类分析得到的聚类结果需进行解释和评估。
这包括基于聚类结果的数据可视化、对聚类结果的解释以及评估聚类质量的指标如轮廓系数、Dunn指数等。
3. 实际案例：商品销售数据的聚类分析假设我们有一个包含多个指标的商品销售数据集，现在我们想要通过聚类分析来发现销售数据中的潜在模式和关系。
3.1 数据准备首先，我们需要对销售数据进行清洗和处理，确保数据的一致性和质量。
这可能包括去除异常值、处理缺失值等。
3.2 相似性度量在对销售数据进行聚类之前，需要选择一个相似性度量方法来衡量商品之间的相似性。
我们可以选择使用欧几里德距离作为相似性度量。
3.3 聚类算法选择根据数据集的特点，我们可以选择使用K均值聚类算法来进行聚类分析。
多元统计分析聚类分析PPT课件
(2)顺序尺度。指标度量时没有明确的数量表示，只
有次序关系，或虽用数量表示，但相邻两数值之间的差距 并不相等，它只表示一个有序状态序列。如评价酒的味道， 分成好、中、次三等，三等有次序关系，但没有数量表示。
cij cosij
x x n
k1
ki
kj
x x n
k1
k2ik n1
2 kj
d2 ij
1Ci2j
五、距离和相似系数选择的原则
一般说来，同一批数据采用不同的亲疏测度指标，会得 到不同的分类结果。
产生不同结果的原因，主要是由于不同的亲疏测度指标 所衡量的亲疏程度的实际意义不同，也就是说，不同的亲 疏测度指标代表了不同意义上的亲疏程度。因此我们在进 行聚类分析时，应注意亲疏测度指标的选择。
4．对数变换 对数变换是将各个原始数据取对数，将原始数据的对数 值作为变换后的新值。即：
x* ij
logxi(j)
三、样品间亲疏程度的测度
研究样品或变量的亲疏程度的数量指标有
两种，一种叫相似系数，性质越接近的变量
或样品，它们的相似系数越接近于1或一l，而 彼此无关的变量或样品它们的相似系数则越接 近于0，相似的为一类，不相似的为不同类；
通常，选择亲疏测度指标时，应注意遵循的基本原则主 要有：
(1)所选择的亲疏测度指标在实际应用中应有 明确的意义。如在经济变量分析中，常用相 关系数表示经济变量之间的亲疏程度。
(2)亲疏测度指标的选择要综合考虑已对样本观测数据实施 了的变换方法和将要采用的聚类分析方法。 如在标准化变换之下，夹角余弦实际上就是相关系数； 又如若在进行聚类分析之前已经对变量的相关性作了处理， 则通常就可采用欧氏距离，而不必选用斜交空间距离。此 外，所选择的亲疏测度指标，还须和所选用的聚类分析方 法一致。 如聚类方法若选用离差平方和法，则距离只能选用欧氏距 离。
2019年多元统计分析聚类分析.ppt
应聘者得分如下
应聘者 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X 28 18 11 21 26 20 16 14 24 22 Y 29 23 22 23 29 23 22 23 29 27 Z 28 18 16 22 26 22 22 24 24 24
例如,对上市公司的经营业绩进行分类；
例如，根据经济信息和市场行情，客观地对 不同商品、不同用户及时地进行分类。
•
•
注意:初始距离用欧式距离则有下列 递推公式
D2（0）
G1
G2
G3
G4
G5
G1={X1} 0
G2={X2} 1
0
G3={X3} 6.25 2.25 0
G4={X4} 36 25
12.25 0
G5={X5} 64 49
30.25 4
0
D2（1）
G6
G3
G4
G5
G6={X1, X2} 0
G3={X3}
（八）离差平方和法(ward法） 定义Gp与Gq的距离：Dp2q Sr Sp Sq
可以证明离差平方和的聚类公式为
D2（0） G1
G2
G3
G4
G5
G1={X1} 0
G2={X2} 0.5 0
G3={X3} 3.125 1.125 0
G4={X4} 18 12.5
6.125 0
G5={X5} 32 24.5 15.125 2
•
x11•
d 12
•
•
x21•
• •
•
递推公式
D（0）
表1
D(0)
G1
G2
G3
G4
G5
G1={X1} 0
多元统计分析聚类分析,判别分析,对应分析 ppt课件
总计 .135 .934 .999 .045
第三部分是对列联表行与列个状态有关信息 的概括（概述行点只截取了部分数据）。其 中，质量部分分别指列联表中行与列的边缘 概率。维中的得分是各维度的分值，指行列 各状态在二维图中的坐标值。如语文坐标为 （-0.00，-0.143）。惯量是每一行（列）与 其重心的加权距离的平方，可以看出 I=J=0.01,即行剖面的总惯量等与列剖面的 总惯量。贡献部分是指行（列）的每一状态 对每一维度（公共因子）特征值的贡献及每 一维度对行（列）各个状态的特征值等贡献。 如第一维度中，外语对应的数值最大，为 0.975，说明外语这一状态对第一维度的贡 献最大。
多元统计分析聚类分析,判别分析,对应分析
操作步骤
（1）打开SPSS文件，在表格下方有两个选项，分别是数据试图和变量视 图，点击变量视图选项，在前三行分别输入“学号”、“科目”、“成 绩”，其中学号与科目的值项需要做如下设置：在弹出的值标签对话框 里，在值这一项里输入“1”，标签输入“1”，再点击“添加”按钮， 依次添加到40为止，在科目的值标签对话框内，在值这一项中输入“1”， 标签输入“语文”，点击“添加”按钮，再依次添加“2”对应标签为 “数学”，“3”对应标签为“外语”，“4”对应标签为“体育”，综 上分别完成对1号至40号学号以及4项科目进行数字的赋值。 然后点击数据视图进行数据输入，数据输入按照成绩单输入，如：第一 行第一列输入“1”，第二列输入“1”，第三列输入“82”，第二行第 一列输入“2”，第二列输入“1”，第三列输入“81”，以此类推，共
2 -.143 -.427 .065 -.013
概述列点a
惯量 .002 .003 .005 .000 .010
点对维惯量
1
基于城市消费水平多指标面板数据的聚类分析研究
基于城市消费水平多指标面板数据的聚类分析研究聚类分析是一种统计学方法，用于将数据分成几个具有相似特征的集群。
在城市消费水平多指标面板数据的聚类分析研究中，我们可以利用聚类分析来将城市按照其消费水平进行分类，以便了解不同城市之间的消费行为和特征。
首先，我们需要选择一些合适的指标来衡量城市的消费水平。
常用的指标可能包括人均消费支出、消费结构、消费增长率等。
这些指标可以从各个城市的统计数据中获取，或者通过问卷调查等方式获得。
接下来，我们需要对采集到的数据进行预处理。
这可能包括数据清洗、缺失值处理、标准化等步骤，以确保数据的准确性和可比性。
然后，我们可以选择适合城市消费水平多指标面板数据的聚类方法。
常用的方法包括K-means聚类、层次聚类、密度聚类等。
这些方法可以根据不同的需求和数据特征来选择。
在进行聚类分析之前，我们需要确定聚类的数目。
这可以通过观察数据的分布情况、利用肘部法则或轮廓系数等方法来确定。
确定聚类的数目对于后续的分析和解释结果至关重要。
接下来，我们可以应用选择的聚类方法来进行实际的聚类操作。
这将根据指标的相似性将城市划分为不同的簇。
每个簇代表着相似的消费水平特征的城市群体。
最后，我们可以对得到的聚类结果进行进一步的分析和解释。
我们可以比较不同簇之间的消费水平差异，从而了解不同城市之间的消费特征。
此外，我们还可以通过与其他变量进行相关性分析，了解消费水平与其他因素之间的关系。
聚类分析的结果可以为政府和企业提供有关城市消费水平的重要信息，以便制定相关政策、调整市场策略等。
同时，此研究还可以为学术界提供有关城市消费行为和趋势的研究基础。
总结而言，基于城市消费水平多指标面板数据的聚类分析研究可以帮助我们更好地了解和描述不同城市之间的消费特征和行为。
透过这一分析，我们可以发现城市之间的差异和相似之处，从而为相关部门提供决策依据和战略指导。
多指标面板数据的聚类分析研究
多指标面板数据的聚类分析研究引言随着信息时代的发展和技术的进步，数据量的爆炸式增长导致了数据分析领域的迅速发展。
在众多的数据分析方法中，聚类分析是一种常用的方法，它是一种无监督学习的数据探索方法，可以将数据样本划分为若干个具有内部相似性的群组。
多指标面板数据聚类分析研究是在多个指标的基础上应用聚类分析方法进行研究和应用。
一、聚类分析方法介绍聚类分析是一种将数据样本划分为若干个群组的方法，它的核心思想是通过计算数据样本之间的相似性来确定样本的最优划分。
常见的聚类分析方法包括层次聚类和K均值聚类。
层次聚类是一种将数据样本逐步合并为越来越大的群组的方法，它可以通过计算数据样本之间的距离来确定最优的群组划分。
层次聚类方法的优点是可以得到完整的层次结构图，便于结果的解释和分析。
但是层次聚类方法的计算复杂度较高。
K均值聚类是一种将数据样本划分为K个具有相似性的群组的方法，它通过计算数据样本到群组中心的距离来确定样本的最优划分。
K均值聚类方法的优点是计算简单快速，适用于大规模数据集。
但是K均值聚类方法的结果受初始聚类中心的选择影响较大。
1.数据准备：收集和整理相关指标的数据，确保数据的准确性和完整性。
2.数据预处理：对数据进行标准化处理，将不同尺度和量级的指标转化为统一的数值范围，以避免不同指标对聚类结果的影响。
3.聚类算法选择：根据具体问题的需求和数据的特征选择合适的聚类算法，常用的包括层次聚类和K均值聚类等。
4.聚类结果评估：评估聚类结果的质量，常用的评价指标包括间类距离和内类距离等。
5.结果解释和分析：根据聚类结果进行解释和分析，挖掘数据的特征和规律，提取有用的信息。
三、多指标面板数据聚类分析研究的应用1.经济学：多指标面板数据聚类分析可以应用于宏观经济数据的研究，挖掘经济指标之间的关系和影响因素，为经济政策制定提供参考。
2.金融学：多指标面板数据聚类分析可以应用于金融市场的分析和预测，挖掘不同金融指标之间的关联性和影响因素，为投资和风险管理提供支持。
聚类分析 PPT课件
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两个距离概念
• 按照远近程度来聚类需要明确两个概念： 一个是点和点之间的距离，一个是类和类 之间的距离。
• 点间距离有很多定义方式。最简单的是歐 氏距离。
• 当然还有一些和距离相反但起同样作用的 概念，比如相似性等，两点越相似度越大， 就相当于距离越短。
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• 有了上面的点间距离和类间距离的概念， 就可以介绍聚类的方法了。这里介绍两个 简单的方法。
Cxy(2)rxy
i
(xi x)2 (yi y)2
i
i
当变量的测量值相差悬殊时,要先进行标准化. 如R为极差,
s 为标准差, 则标准化的数据为每个观测值减去均值后再除
以R或s. 当观测值大于0时, 有人采用Lance和Williams的距
离
1 | xi yi |
p i xi yi
10
类Gp与类Gq之间的距离Dpq (d(xi,xj)表示点xi∈ Gp和xj ∈ Gq之间的距离)
3
k-means算法
k-means算法，也被称为k-均值或k-平均。 该算法首先随机地选择k个对象作为初始的k个簇的质心； 然后对剩余的每个对象，根据其与各个质心的距离，将它赋 给最近的簇，然后重新计算每个簇的质心；这个过程不断重 复，直到准则函数收敛。通常采用的准则函数为平方误差和 准则函数，即 SSE(sum of the squared error)，其定义如 下:
D 12
(xkx)'(xi x) DpqD 12D 1D 2
xk Gp G q
(中间距离, 可变平均法,可变法等可参考各书). 在用欧氏距离时, 有统一的递推公式
聚类分析以及相关系数PPT优质课件
（2）选定 则将 G K 和
D 0 中的最小元素，设为 G
G L合并成一个新类，记为
， KGLM，
即 G MG K ,G L。
（3）计算新类 G M 与任一类 G J 之间距离的
递推公式
D M i J G m M ,j G Jd iij n m i G m K i,j n G Jd i i,jin G m L ,j G Jd i ijn
可以定义第 i个样品与第 j个样品间的兰氏
距离为
dij
p
L
k1
xikxjk xikxjk
6.1.2
3.马氏（Mahalanobis）距离
第 i个样品与第 j个样品之间的马氏距离为
dM x xSx x T 1
为 个类 i j，类 的样品数和重心i
j
ij
6 .1 .3
其中 x x , x , , x , x x , x , , x , S 这里
这两名学员的第二个变量都取值“英”，称 为
配合的，第一个变量一个取值为“男”，另
一
Lance和Williams与1967年将这些递推公式
理或迭代比较稳定为止。
m （2） 中最小元素是
，于是将
个取值为“女”，称为1 不配合的。一般的， 2）式求得，其余行列上的距离值不变，这样就得到新的距离矩阵，记为 。
6.1.6
它是 R n 中变量 x i的观察向量 x1i,x2i,xniT
与变量x j 的观察向量
x1j,x2j, ,xn
T j
之间的
夹角 ij 的余弦函数，即 cij1coisj 。
2.相关系数
变量x i 与 x j的相关系数为
n
xk ixi xk jxj
聚类分析-PPT精选.ppt
聚类指标
❖ 系统聚类法对k个指标进行聚类的具体步骤如 下：
❖ ①确定每一类的类内指标总变异被类成分所 解释的最低比例P；
❖ ②把所有指标看成一类，计算类内指标总变 异被类成分所解释的比例，如果所解释的比 例大于或等于P，则聚类停止；否则进行③；
聚类指标
❖ ③将这个类分解成两个类，分类原则是使得每一类 内的指标总变异尽可能地被该类的类成分所解释且 类间相关系数达到最小，计算每一类的类内指标总 变异被类成分所解释的比例，如果所解释的比例大 于或等于P，则聚类停止；否则进行④；
❖ 例如，我们可以根据学校的师资、设备、学 生的情况，将大学分成一流大学，二流大学 等；国家之间根据其发展水平可以划分为发 达国家、发展中国家；
概述
❖ 这些问题的本质就是希望能找到一种合理的 方法将一批研究对象按其所属特性分门别类。 统计学上用于解决这种分类问题的主要方法 是聚类分析法和判别分析法。这一章主要讨 论聚类分析。
第18章 聚类分析
中国疾病预防控制中心
学习目标
❖ 了解聚类分析的基本思想； ❖ 了解聚类分析的一些常见统计量； ❖ 掌握聚类分析的基本方法； ❖ 通过实例练习掌握聚类分析的SAS过程步。
概述
❖ 聚类分析是将随机现象归类的统计学方法， 已广泛应用于医学科学研究之中。聚类分析 也称群分析、点群分析，他是研究分类的一 种多元统计方法。
❖ 把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合为一类， 把另外一些彼此之间相似程度较大的样品（或指标） 又聚合为另一类，关系密切的聚合到一个小的分类 单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到 把所有的样品（或指标）聚合完毕，这就是分类的 基本思想。由此得知，聚类分析的任务有两个，第 一就是寻找合理的度量事物相似性的统计量；第二 是寻找合理的分类方法。
实用文档之多指标面板数据的聚类分析研究
实用文档之"管理信息系统课程小组作业"多指标面板数据的聚类分析研究——以我国15个副省级城市综合竞争力评价为例小组组长：XXXXX小组成员：XXXXXXXXXX完成时间：指导教师：徐德华目录1 选题背景与意义 (5)2 聚类分析与聚类算法 (6)2.1 聚类分析 (6)2.1.1 相关概念与定义 (6)2.1.2 相似度计量模型 (7)2.2 聚类算法 (9)2.2.1 传统聚类算法及其比较 (9)2.2.2 扩展聚类算法 (17)3 面板数据及其聚类方法 (19)3.1 面板数据概述 (19)3.1.1 概念及发展 (19)3.1.2 面板数据的特点 (20)3.1.3 面板数据的分析处理方法 (20)3.2 单指标面板数据的数据形式和聚类分析方法 (21)3.3 多指标面板数据的数据形式和聚类分析方法 (22)3.3.1 多指标面板数据的数据形式 (22)3.3.2 常见的多指标面板数据聚类分析方法 (22)4 实证研究 (29)4.1 城市竞争力研究综述 (29)4.1.1 城市竞争力内涵研究综述 (30)4.1.2 城市竞争力模型研究综述 (33)4.1.3 城市竞争力评价体系研究综述 (36)4.2 城市竞争力指标选取 (38)4.2.1 城市竞争力评价指标选取的原则 (38)4.2.2 我国15个副省级城市竞争力评价指标体系 (38)4.3聚类分析 (39)4.3.1 基于主成分分析的聚类 (39)4.3.2 基于指标距离求和的聚类 (47)4.3.2 基于概率连接函数的聚类 (49)4.4结果分析 (51)5 结论与展望 (53)5.1 结论…………………………………………………………………………………………………… (53)5.2 不足与展望 (54)主要参考文献 (54)附录 (56)附录1……………………………………………………………………………………………………… (56)附录2……………………………………………………………………………………………………… (56)附录3 (58)1 选题背景与意义面板数据（Panel Data）作为截面数据与时间序列数据的组合数据集，同时体现了空间维度和时间维度的数字特征，克服了时间序列数据多重共线性、数据量不足等困扰，逐渐发展成为现代计量经济学领域统计分析与统计研究的重要方法和工具。
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4 实证研究........................................................................ 23
4.1 城市竞争力研究综述 .................................................. 23 4.1.1 城市竞争力内涵研究综述 .................................................................. 24 4.1.2 城市竞争力模型研究综述 .................................................................. 26 4.1.3 城市竞争力评价体系研究综述............................................................ 29
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学海无涯
4.2 城市竞争力指标选取 .................................................. 30 4.2.1 城市竞争力评价指标选取的原则......................................................... 30 4.2.2 我国 15 个副省级城市竞争力评价指标体系.......................................... 31
3.2 单指标面板数据的数据形式和聚类分析方法 ................................................... 17
3.3.1 多指标面板数据的数据形式............................................................... 17 3.3.2 常见的多指标面板数据聚类分析方法.................................................. 17
2.2 聚类算法 ............................................................. 7 2.2.1 传统聚类算法及其比较........................................................................ 7 2.2.2 扩展聚类算法................................................................................... 13
3 面板数据及其聚类方法..................................................... 15
3.1 面板数据概述 ........................................................ 15 3.1.1 概念及发展...................................................................................... 15 3.1.2 面板数据的特点 ............................................................................... 15 3.1.3 面板数据的分析处理方法 .................................................................. 16
学海无 涯
管理信息系统课程小组作业
多指标面板数据的聚类分析研究
——以我国 15 个副省级城市综合竞争力评价为例 小组组长：XXXXX 小组成员：XXXXX XXXXX
完成时间： 指导教师： 徐德华
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学海无涯
目录 1 选题背景与意义 ................................................................ 4 2 聚类分析与聚类算法.......................................................... 5
2.1 聚类分析 ............................................................. 5 2.1.1 相关概念与定义 ................................................................................. 5 2.1.2 相似度计量模型 ................................................................................. 5
4.3 聚类分析 ............................................................ 32 4.3.1 基于主成分分析的聚类...................................................................... 32 4.3.2 基于指标距离求和的聚类 .................................................................. 38 4.3.2 基于概率连接函数的聚类 .................................................................. 40