聚类分析法用于省份竞争力的研究
中国各省经济发展状况分析——基于聚类分析
中国产经CHINESE INDUSTRY &ECONOMY中国产经Chinese Industry &Economy摘要：近年来，我国经济快速发展，人民生活幸福感也不断提高，但不同地域的人民幸福感仍有较大差别。
经济的发展状况与人民幸福指数相关联，因此认清目前我国各省的经济发展状况显得尤为重要。
本文通过变量聚类法将搜集到的11个指标聚为知足充裕体验指数、公共服务体验指数和社会信心体验指数。
通过IML 计算3个类成分得分，对各省在3个类成分上分别排名，运用类成分进行系统聚类，将我国各省的经济发展水平划分为4类。
济发展水平最高的北京、上海归属第一类；经济发展水平较高的河北、天津等24个省份为第二类；经济发展水平一般的内蒙古、新疆等4个省为第三类；发展水平较低的西藏为第四类。
本文基于研究结果提出了相应的对策及建议，为进一步提高各省经济发展水平，提高人民幸福指数提供理论依据。
关键词：变量聚类；系统聚类；幸福指数一、问题背景（一）选题背景自改革开放至今，虽然我国的经济有了快速健康的发展，但各地区仍存有发展不平衡的态势。
党在十七大报告中明确指出：“逐步提高居民收入在国民收入分配中的比重，整顿分配秩序，逐步扭转收入分配差距扩大超势。
”为此，我们根据居民收入的不同种类，将收入状况趋同的地区进行了系统地分类，以找到解决当前面临的增加居民收入问题的突破口。
（二）选题意义为了更好地提高我国城乡居民的幸福感，清楚地认识我国各省的经济发展状况。
本文采用聚类分析法，对2017年我国31个省、市、自治区的经济发展状况进行了系统性的研究。
通过变量聚类法对我国各省的居民的可支配收入情况进行聚类。
通过选择合理的反应幸福指数的变量用主成分分析法进行排名，并用聚类分析法将幸福指数划分为生活质量与幸福、社会环境与幸福和自然环境与幸福三部分，合理地透视我国经济发展的区域性差异。
并基于研究结果，提出了相应的建议，为进一步提高人民生活幸福指数提供理论依据。
河北省蔬菜产业综合竞争力分析
河北省蔬菜产业综合竞争力分析作者：王方舟来源：《天津农业科学》2012年第02期摘要：针对河北省蔬菜产业竞争力现状，运用系统聚类分析方法，将中国蔬菜产业发展情况分为6类。
选取河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东、云南、四川和河南10个蔬菜大省，运用因子分析法分析蔬菜产业竞争力综合得分及排名，得出河北省竞争力综合得分排名第5位。
根据评价指标，分析并找出提升河北省综合竞争力的途径。
关键词：蔬菜产业；综合竞争力；聚类分析；因子分析中图分类号：F326 文献标识码：A DOI编码：10.3969/j.issn.1006－6500.2012.02.022The Comprehensive Competitiveness Analysis of Vegetableindustry in Hebei ProvinceWANG Fang-zhou(China Center for Industrial Security Research, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)Ａｂｓｔｒａｃｔ: In this paper, for the current conditions of vegetable industry competitiveness in Hebei Province, using the cluster analysis method, the vegetable industry was divided into six categories in China. Selecting 10 vegetables province that they were Hebei, Liaoning, Jiangsu, Zhejiang, Fujian, Shandong, Guangdong, Yunnan, Sichuan and Henan, using the factor analysis to analyze overall score and ranking about the comprehensive competitiveness of vegetable industry, the overall score was ranked No. 5 for the comprehensive competitiveness in Hebei Province. According to evaluation, the author analyzed and found the ways to improve comprehensive competitiveness of Hebei Province.Key words: vegetable industry; comprehensive competitiveness; cluster analysis; factor analysis河北省环绕北京和天津，优越的地理位置和得天独厚的土壤、气候条件，使得蔬菜产业发展非常迅速。
案例分析 江苏省各市经济发展水平的聚类分析
案例分析江苏省各市经济发展水平的聚类分析标题：案例分析：江苏省各市经济发展水平的聚类分析一、引言江苏省作为中国的重要经济大省，其各市的经济发展水平一直以来备受。
对江苏省各市经济发展水平进行准确的评估，不仅有助于我们理解各市的经济现状，也有助于制定针对性的经济发展策略。
本文采用聚类分析的方法，对江苏省各市的经济发展水平进行分类，并对其结果进行深入剖析。
二、数据来源与方法1、数据来源我们选取了江苏省各市的GDP、人均GDP、工业增加值、固定资产投资、社会消费品零售总额、出口总额、地方财政收入等经济指标作为数据来源。
这些数据均来自江苏省统计局发布的年度报告，具有权威性和准确性。
2、方法选择考虑到数据的复杂性和多元性，我们选择采用聚类分析的方法对江苏省各市的经济发展水平进行分类。
聚类分析是一种无监督学习的方法，能够根据数据的相似性将数据集划分为不同的类别。
在聚类分析中，我们使用了K-means算法，这是一种常见的聚类算法，能够根据设定的类别数，将数据集划分为不同的类别。
三、结果与分析1、数据预处理在进行聚类分析之前，我们首先对收集到的数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理以及标准化处理等。
经过预处理后的数据，能够更好地反映江苏省各市的经济发展水平。
2、聚类分析结果我们设定类别数为3，对江苏省各市的经济发展水平进行聚类分析。
经过多次尝试和调整，最终得到了较为合理的聚类结果。
该结果将江苏省各市划分为三个类别：高发展水平市、中发展水平市和低发展水平市。
3、结果分析（1）高发展水平市：这一类别的城市主要包括南京、苏州和无锡等城市。
这些城市的经济发展水平较高，各项经济指标均高于全省平均水平。
这些城市的经济结构较为合理，工业增加值和地方财政收入较高，显示出较强的经济实力和竞争力。
（2）中发展水平市：这一类别的城市主要包括常州、南通、徐州等城市。
这些城市的经济发展水平处于全省平均水平之上，但相较于高发展水平市还存在一定差距。
综合评价我国各省市的经济效益
综合评价我国各省市的经济效益作者：孟莉邓亚昊来源：《时代经贸》2012年第05期【摘要】本文根据我国各省市地区经济发展特征，找出经济效益评价指标：税收收入、固定资产投资、地区生产总值、单位地区生产总值能耗、进出口五项指标，根据聚类分析方法将31个省市地区分为四类。
进而通过因子分析主成分分析法研究这四类分类的主要原因。
找到了三类地区影响分类的经济效益指标为进出口，四类地区影响分类的经济效益指标为单位地区生产总值能耗。
分析了四类地区的经济效益情况，从而对分类地区的经济效益做了进一步改进。
【关键词】经济效益指标；聚类分析法；因子分析法引言我国地区由于空间跨度比较大，各地区的资源禀赋、气候环境、人口状况等因素有较大的差异，各地区经济发展很不平衡，在考核和评价各地区经济效益时，经济效益指标体系在一定程度上能反映经济效益水平，但由于各指标间具有比较复杂的相关性，我们难以直接用各指标值判断不同地区和同一地区不同时期的经济效益，这就使评价综合经济效益具有一定的困难。
本文应用多元统计分析中的因子分析法，把各项指标归纳作为一项综合指标对我国各地区经济效益进行综合评价和分析，并用聚类分析法根据经济的主要指标把我国各省市进行了等级划分，从而具体研究各省市的经济效益情况。
一、分析经济效益的数据及指标选取（一）评价经济效益相关数据我国评价各省市的经济效益指标多种多样，为方便选取经济效益指标，同时在一定程度上反映出我国各省市的经济效益情况，本文选取五种经济效益指标来说明问题，包括：税收收入、固定资产投资、地区生产总值、单位地区生产总值能耗、进出口等。
为使数据更加精确，本文选取了31个省市地区作为研究目标，分析数据如下表1-1：（二）评价经济效益的指标含义1.税收收入：国家凭借其政治权力，依据法定标准，从单位和个人无偿取得的一种财政收入。
税收历来是国家财政收入的主要来源。
从19世纪末到20世纪80年代，西方各主要国家的税收，一般都占财政收入的80%以上，例如美国税收收入总额占财政收入的比重已超过90%。
吉林省文化产业竞争力评价和发展对策设计
（） ３
式 中 ， ＝１２ … ， 表示 竞争 面 指数 中所 包 括 的评价 指标 个 数 ， 表示 第 ｉ Ｐ ，， ， 省市 第 素竞 争力 指数 Ｐ， 要
∑
，
（） ４
式中， ｋ＝１ ２ … ， 表示 要 素 （ 块 ） 争力 中所 包括 的竞争 面个 数 ， 珊表示 第 ｉ ， ， ｍ， 模 竞 Ｃ 省市 第 要 素 （ 块 ） 模 竞争 力 指数 ， 表示 第 ｋ竞争 面在 合 成要 素 （ 模块 ）竞争 力指 数 时 的权重 。 步 骤 ４ 省 市文 化 产业综 合 国际竞 争力 指数 ： 计 算公 式 ：
产 业竞 争力 的实 际状 况 。
依 据文化产 业竞 争力 的 内涵和竞 争力 系统 层次 ， 照系统 性 、 次性及 文化 产业竞 争 力整体 性评 价 按 层
的原则 ， 我们的评价体系由五大要素 （ 生产要素 、 需求状况、 相关产业集群、 企业战略 、 政府行为 ） ｌ 、７个
收 稿 日期 ： ０ ０一ｌ ２１ １—１ ５
一
个新类 。 计算 新类 和其 他类 的距 离 ， 再将 距离 最 近 的两类 合并 ， 样每次 减少 一类 ， 这 直至所 有 的样本都
归为一类 为止 。 与类 之 间 的距 离定 义多 种多 样 ， 常用 的有 ８种 之 多 ， 括最 短 距 离 、 类 最 包 最长 距 离 、 中间 距 离 、 心距离 、 重 类平 均距 离 、 变类 平均 法 、 变法 、 可 可 离差 平方 和法 。 这种 系统 聚类法 的并类 原则 和步骤
第 ３ 卷第 １期 １
２ １ 年 ２月 ０１
东
北
电
力
大
学
学
报
聚类分析法在区域经济划分中的应用_以江苏省作实证研究_魏炜
聚类分析法在区域经济划分中的应用_以江苏省作实证研究_魏炜2008年10月号市场周刊·理论研究一、引言江苏省的经济在全国是处于领先地位的，但是省内各地区的经济发展并不平衡，存在着明显的地区差异。
为了快速、有效地解决差异带来的种种经济问题，姚泽清、赵喜仓等人已经对江苏省作出了区域经济划分并得出了不同的分类标准。
较之已有的区域划分，本文考虑了更全面的指标，搜集了更新的数据，运用主成分分析和聚类分析相结合的方法对数据处理，结合江苏省省情将13市划分为5类，使得分类更为合理、更符合实际，为现阶段地市经济发展和平衡区域差异提供了一定的依据。
二、评价体系的建立评价一个地区的经济发展水平，必须建立适当的指标体系。
结合江苏省省情，参照国内外经济评价的资料，本文选取了有关城市基本情况、经济发展、工业化、城市化、对外贸易、教育通讯、基础设施以及可持续发展的33项指标来进行评价，具体指标如下：1、基本情况：年末总人口（万人）、土地面积（平方公里）。
2、综合经济：地区生产总值（亿元）、第一产业生产总值（亿元）、第二产业生产总值（亿元）、工业生产总值（亿元）、第三产业生产总值（亿元）、人均地区生产总值（元）、利税总额（亿元）、利润总额（亿元）、财政收入（亿元）、财政支出（亿元）。
3、工业化水平：工业企业个数（个）、工业总产值（亿元）、工业增加值（亿元）。
4、对内对外贸易：城镇固定资产投资额（亿元）、进出口总额（亿元）、出口总额（亿元）、实际外商直接投资额（万美元）。
5、生活水平及城市基础设施：教育事业支出（亿元）、社会消费品零售总额（亿元）、在岗职工平均工资（元）、农民人均纯收入（元）、农民人均生活消费品支出（元）、邮电业务总量（亿元）、移动电话用户（万户）、国际互联网用户（万户）、各类技术专业人员（万人）、公共图书馆（个）、卫生机构数（个）。
6、可持续发展：环境污染治理投资额（万元）、工业固体废物综合利用率（%）、三废综合利用产品产值（万元）。
基于SPSS的我国31省物流竞争力评价分析
156456.3427 121124
15847. 6
27686.9
1.3
122251.3011 262749
37672.5
50852.1
15.99
106772.6496 289011
27343.8
34075.8
12.18
5787& 57367 368248
17862.1
18959.5
21.83
106535.6154 134419
查阅国家统计局相关资料 ，得到全国31个省市自 治区2019年各指标值的原始数据（表2）。 4.1分析一降维一因子
主要参数设置:相关性矩阵处勾选系数和KMO和 巴特利特球形度检验，如果KOM>0. 5,P<0. 05,说明 该数据适合做主成分分析；方法选择主成分，输出默认
收稿日期：2021-03-24 基金项目：内江师范学院校级科研项目（编号:2019YB07） 作者简介:梁潇聆（1992-）,女，助教，硕士，研究方向为物流路径规划、供应链管理。
7030.5
8670
14. 43
67765.74803 188450
5051. 1
8586.1
20.61
57112.36213 178253
9670.6
13201.4
12.48
43577.8521
43193
4212.9
6304.7
10.67
3610& 77099
50475
5603.9
6721.1
16. 87
表5主成分得分、最终得分及排序
地区 广东省 江苏省 北京市 浙江省 上海市 山东省 福建省 河南省 湖北省 四川省 安徽省 湖南省 河北省 辽宁省 重庆市 天津市 陕西省 江西省 广西壮族自治区 山西省 内蒙古自治区 云南省 吉林省 新疆维吾尔自治区 贵州省 海南省 黑龙江省 宁夏回族自治区 青海省 甘肃省 西藏自治区
我国东部省份经济增长质量的研究与分析
我国东部省份经济增长质量的研究与分析摘要：经济增长是一个永恒的话题。
本文在已有的研究基础之上，构建了全新的经济增长评价体系，利用因子分析与系统聚类分析法分析了我国东部沿海10个省份（直辖市）的经济增长质量。
结果表明，虽然东部整体的经济增长质量水平较高，但是仍然存在着区域失衡、经济分享性较差等问题。
基于这一分析结果，本文简要的对提高东部经济增长质量提出一些建议。
关键词：经济增长质量；因子分析；聚类分析经济增长问题是经济学领域中最基本的问题之一，在经济学中占有非常重要的地位。
然而在经济增长理论发展的二百多年的历史中，一直把经济增长的数量问题当做是经济增长的全部内容，所有理论探讨的中心内容都是如何实现经济数量上的扩张，但是却很少涉及经济增长质量问题。
事实证明，片面地追求实现经济数量的增加会为整个社会带来经济结构失衡、分配不均、贫富差距扩大、资源短缺以及环境污染等一系列问题。
显然，今天的中国在取得了辉煌经济成果的同时正在品尝着因快速发展带来的苦果。
原先一味追求GDP的发展方式已然不可持续，经济的转型势在必行。
一、经济增长质量指标体系的构建（一）经济增长质量内涵的界定在构建经济增长质量的指标体系之前，必须要对经济增长质量的内涵进行界定。
因为经济增长质量属于一种规范性的价值判断，在学术界对其内涵的界定分歧较大，而内涵的不同会也导致建立起来的指标体系相差甚远。
对经济增长质量较为早期的研究主要是从狭义上来对其进行定义，将其理解为经济增长的效率，如苏联经济学家卡马耶夫等。
而近些年来被更广泛认同的观点则是从更广义的视角来界定经济增长质量的，研究认为经济增长质量是相对于经济增长数量而言的一个概念与范畴，具有更加丰富的内涵。
而即便是对于广义视角的经济增长质量，不同的经济学者从不同的经济视角出发，对其内涵的界定也是差异甚大。
本文在基于国内外相关理论和不同学者观点的基础上，对经济增长质量的内涵从五个方面来定义，即：经济结构、经济增长的持续性和稳定性、经济增长潜力、社会生活以及经济增长的资源利用和生态环境代价。
基于多元统计分析的湖北省城市竞争力评价研究
基于多元统计分析的湖北省城市竞争力评价研究作者：莫静，熊亚洲来源：《科技创业月刊》 2016年第18期莫静熊亚洲（湖北理工学院经济与管理学院湖北黄石４３５００３）摘要：文章以湖北省的１２个主要城市为研究对象，运用系统分析的方法构建了城市竞争力评估的综合指标体系和经济发展的评价模型。
在此基础上，首先借助统计分析软件ＳＰＳＳ对原始数据进行因子分析；得出湖北省主要城市竞争力的综合评分及排名，接着用Ｋ－ｍｅａｎｓ法进行聚类分析，最后对各主要城市的城市竞争力进行了综合评价。
关键词：多元统计分析；因子分析；聚类分析；城市竞争力中图分类号：F204文献标识码：Ａｄｏｉ：１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１６６５－２２７２.２０１6.18.００1中部六省，包括山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西六个相邻省份，地处中国内陆腹地。
而湖北地处中部地区的中心，地理位置得天独厚，是东西南北的交汇点，“九省通衢”，经济沟通、辐射、互动能力强，便于东引西进，南拓北展。
同时湖北是全国的重工业基地，是全国高校和科研人员聚集较多的省份。
国家“中部崛起”的重大战略决策的提出和实施，为湖北的发展提供了良好的机遇。
探讨在中部崛起背景下的湖北省城市竞争力，从而为制定其城市发展战略提供了一定的依据，具有十分重要的意义。
国内外很多学者从多个方面对相关的问题进行了研究，大多数是从定性的角度进行分析和研究，本文在综合前人研究的基础上，拟采用多元统计分析方法进行研究，重要的多元统计分析方法有：多重回归分析（简称回归分析）、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析、多元方差分析等。
本文综合运用了因子分析法和聚类分析，将定量分析和定性分析相结合，对湖北省的１２个主要城市竞争力进行了研究。
1城市竞争力评估指标体系的构建目前，不同领域的学者对城市竞争力评估指标体系的认识也不同，他们经常以自身研究角度出发建立指标体系，由于对城市化和城市发展的内涵缺乏统一的定义，从而使得评价难度加大，评价结果也经常不一致。
多元统计分析习题-2013.11.18
、利用判别法，资本主义国家经济发展的类型中国房地产经济分区、某行政系统工业行业市场竞争力的判别分析、对年全国农民收入结构做判别分析、考察各省市消费类型的变动、利用逐步判别法分析各地区农民家庭生活消费结构、对不同分组的部分国家的经济发展特征的五项指标作逐步判别、个省市自治区独立核算工业企业主要经济效益的指标作逐步判别、个省市国民收入消费额的判别分析、为了解全国各地职工生活费用上涨水平，对个省市自治区九项指标做判别分析、对个国家项指标做判别分析、运用判别分析对全国人口状况进行研究、对个省城镇居民，依据八项指标做判别分析、个省市自治区年幼儿园基本情况的有关指标做判别分析、判别分析在我国行业经济效益分析中的应用、对全国各省市居民收入构成的省际差异，利用五项指标（财产收入，国有收入，集体收入，转移收入，其他收入）做判别分析、对我国个省市自治区年物价指数有关数据做判别分析、对世界个国家社会发展水平做聚类分析、对世界个国家项经济指标做聚类分析、对北京市区县保险公司分类的探讨、中国房地产经济分区初步探讨分析我国农村消费区域类型、按照城乡居民消费水平，对我国个省市自治区分类、横向比较个省市自治区工业的经济效益和科技水平、对各地区社会的总产值的部门构成进行聚类分析、对个省市自治区根据农林牧副渔各生产值的大小进行分类、从科研与发展状况这一角度对全国个省市进行分类、某行政系统所属独立核算工业企业个行业经济实力强弱的聚类分析、聚类分析在行业经济效益分析中的应用、对年工业总产值进行分类研究、对各国国民生产总值部门构成进行研究、聚类分析在研究各国国际竞争力中的应用、运用聚类分析对世界各国财富来源构成的研究（财富来源包括：人力资源、生产资产、自然资本）、对全国部分省份的城市设施水平的各项指标做聚类分析三、主成分分析、用主成分分析研究股票的内在联系。
基于因子分析和聚类分析的中国省域茶产业竞争力研究
基于因子分析和聚类分析的中国省域茶产业竞争力研究引言茶是中国天然的一种重要特产，具有浓郁的文化和历史内涵，是中国丰富的资源之一。
茶产业在我国的经济中具有重要的地位，是推动我国农业现代化和农村经济发展的重要支柱产业之一。
中国茶叶在世界茶叶市场上占有重要地位，但是，与日俱增的世界市场竞争，使得我国茶叶产业竞争力越来越受到关注。
本研究旨在对中国省域茶产业竞争力进行研究。
茶产业竞争力的因素宏观环境因素宏观环境因素是影响茶产业竞争力的重要因素之一，包括政治因素，经济因素，社会文化因素，科技进步和环境质量等因素。
政治因素主要包括国家政策和法律法规，经济因素包括市场需求和茶叶价格，社会文化因素包括文化背景和消费习惯等。
产业因素产业因素包括生产和销售等产业链各个环节的竞争力。
生产环节包括茶叶种植、加工、质量检测和出口等；销售环节包括渠道建设、销售模式和品牌建设等。
竞争性因素竞争性因素是指整个茶产业中各环节企业之间的竞争关系。
企业的技术和产品创新能力，品牌知名度和市场份额等都是竞争性因素。
研究方法本研究主要采用因子分析和聚类分析方法对中国省域茶产业竞争力进行分析。
因子分析是一种通过对众多变量进行聚合，找出其中具有共同特征的因子，简化变量群体的一个统计方法。
而聚类分析是一种结合计算机软件进行数据分析，通过自动划分样本空间的方法，将数据按照一定规则自动划分成若干个类别。
数据来源与处理数据来源于中国国家统计局和中国茶叶协会等官方数据，共选取了10个变量进行分析：政策支持程度、茶叶种植面积、人均茶叶消费量、渠道建设程度、品牌知名度、技术创新能力、茶叶质量检测等级、茶叶出口量、茶叶生产总值、茶叶销售总额。
因子分析因子分析旨在识别变量之间的相关性并将它们组合成更有意义的因子。
通过将高度相互关联的变量组合成更具解释性的因子，杂乱无章的变量群被转化为更简单的结构。
使用因子分析，我们可以节省时间和成本，同时对数据进行更准确和更有意义的解释。
聚类分析-全国各省经济
全国各省经济的聚类分析聚类分析是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的多元统计分析技术的总称。
它直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类。
系统聚类分析又称集群分析，是聚类分析中应用最广的一种方法，它根据样本的多指标（变量）、多个观察数据，定量地确定样品、指标之间存在的相似性或亲疏关系，并据此连结这些样品或指标，归成大小类群，构成分类树状图或冰柱图。
判别分析是根据多种因素(指标)对事物的影响来实现对事物的分类，从而对事物进行判别分类的统计方法。
判别分析适用于已经掌握了历史上分类的每一个类别的若干样品，希望根据这些历史的经验（样品），总结出分类的规律性（判别函数）来指导未来的分类。
聚类分析与判别分析都是研究分类的，但是它们有所区别：(1)聚类分析一般寻求客观的分类方法，在进行聚类分析以前，对总体到底有几种类型并不知道。
判别分析则是在总体类型划分已知，在各总体分布或来自总体训练样本的基础上，对当前的新样本判定它们属于哪个总体。
(2)两类方法的建立的模型不一样，因此在处理某些特定的问题时，就会得出不一样的结果，就本题看来，出现了经济类型上的判别不一致的细微差异，但是作为分类方法来说，两种方法在大部分情况下都能取得一致的效果。
(3)聚类分析与判别分析也是有联系的。
如我们对研究的多元数据的特征不熟悉，当然要先进行聚类分析，才能考虑判别分析的问题。
分析背景随着改革开放的进行，我国进入了一个前所未有的经济飞速发展时期，整体经济实力与日俱增。
但是，我们也应该看到各个地区的发展不平衡，沿海地区发展较快，经济增长也较快，而中西部发展相对较慢。
因此，基于这种现状，本文对全国各地区的经济进行聚类分析。
首先对除浙江、湖南、甘肃三省的其他各省经济进行聚类，然后对浙江、湖南、甘肃三省的经济类型进行判别分析。
通过本文的分析研究，可以清楚地认识到我国经济类型构成，以及各地区的发展差异，最终对国家以及各地区的发展及政策制定实施起到指导作用。
基于k-means 聚类算法下安徽省各地级市经济差异的比较分析
基于k-means聚类算法下安徽省各地级市经济差异的比较分析马永梅1，2 胡传双1，3（1.巢湖学院 数学与统计学院，安徽 巢湖 238000；2.中国科学技术大学 管理学院，安徽 合肥 230038；3.中国科学技术大学 公共事务学院，安徽 合肥 230038）摘 要：针对安徽省16个地级市，采用k-means聚类分析法在6个不同指标下进行聚类分析，为了保证聚类的有效性，首先对K值的选取进行了优化处理。
经过综合分析，最终把16个地级市分成五类，即经济发达地区、经济比较发达地区、经济一般发达地区、经济发展较缓慢地区和经济发展缓慢地区。
最后，针对不同类别地区经济发展进行差异比较分析，并结合各地区域经济发展特色，分类给出相应发展政策建议。
关键词：k-means聚类算法；经济差异；区域经济；经济指标基金项目：安徽省重点教学研究项目（2016jyxm0691）；高校优秀青年骨干人才国内访问研修项目(gxgnfx2018034) ；安徽省自然科学基金重点项目（KJ2016A505）中图分类号：G424.1 文献标识码：A文章编号：1674-537X（2019）03.0055-05 一、引言安徽省位于我国东南部，地跨长江，淮河，新安江三大流域，紧靠以上海为中心的长江三角洲经济区，是临江近水的内陆省份。
安徽省在西部大开发战略中具有独特的承东启西，连南接北的区位优势。
近年来，伴随着我国经济翻天覆地的变化，安徽省的经济也大大提高，人民生活水平明显改善。
但是安徽省各地区发展不平衡不充分的问题仍比较突出，面临不少困难和挑战[1]。
胡俊等[2]认为安徽省区域经济差异处在增速不断的扩大的增长过程中，且造成这种差异主要是由各个区域内部差异构成。
王可侠和彭玉婷[3]研究发现安徽省总体经济实力增强，区域经济呈现出良好的发展态势和特征，但仍存在中心城市规模较小、地区发展差距加大、结构性问题突出等问题。
闫化强[4]以安徽省各地级市为研究单元，运用过去10年的数据，测算了安徽省的区域经济发展差异及其演变过程，研究结果发现安徽省区域经济差异总体上呈现逐年扩大的趋势。
运用聚类分析方法对商业数据进行分析与研究
运用聚类分析方法对商业数据进行分析与研究聚类分析是一种常见的数据分析方法，它可以将数据按照相似性分为不同的组别，可以帮助我们更好地理解数据集的特点和规律。
在商业领域，聚类分析可以应用于市场细分、顾客分类、产品定位等方面，帮助商家更好地了解市场和客户需求，提供更优质的服务和产品。
本文将以聚类分析方法为基础，探讨如何应用该方法对商业数据进行分析与研究。
一、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，它并不需要预先设定分类标准，而是根据数据自身的特点进行分类。
具体地，聚类分析首先需要确定相似性测量方法，常见的相似性测量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
其次，聚类分析需要确定聚类算法，常见的聚类算法包括层次聚类、k-means算法等。
层次聚类是一种自下而上的聚类算法，它首先将每个样本视为一个独立的聚类，然后逐步合并近邻的聚类，直到所有样本属于一个聚类或达到预设的聚类数目。
层次聚类的优点是可以保证分类的全局最优，但是对于大规模数据集不太适用。
k-means算法是一种基于样本距离的聚类算法，它首先随机生成k个聚类中心，然后将每个样本分配到距离最近的聚类中心，接着更新每个聚类的中心位置，不断迭代直到收敛。
k-means算法的优点是运算速度快，计算量小，适用于大规模数据集。
二、商业数据聚类分析的应用在商业领域，聚类分析可以通过市场细分、顾客分类、产品定位等方面的应用，辅助企业了解市场和客户需求，提供更优质的服务和产品。
市场细分是指将市场按照一定的维度分成几个子领域，以区别不同的市场需求和特点。
市场细分可以帮助企业了解市场的需求和特点，更精准地定位市场和推广产品。
例如，对于一家餐厅来说，可以通过收集顾客的性别、年龄、消费习惯等信息，对顾客进行分类，以便针对不同的顾客群体进行营销和服务。
顾客分类是指将顾客按照一定的标准分成不同的群体，以区别不同群体的需求和特点。
顾客分类可以帮助企业洞察顾客需求，以便提供更贴近顾客的服务和产品。
基于因子分析和聚类分析的技术创新能力研究——以陕西省为例
基于因子分析和聚类分析的技术创新能力研究——以陕西省为例李文琴;王佳;李玲【摘要】技术创新是推动科技进步和经济增长的决定性因素.首先,在文献分析的基础上,利用我国不同地区技术创新的实际数据,本文通过构建包含21项指标的区域技术创新能力体系,对我国31个省市的2011年的数据进行因子分析.进一步地,对陕西与我国其他省市的技术创新能力进行了横向比较.文章的结论对陕西区域技术创新能力的提升,和相关经济发展政策和建议提供理论依据.【期刊名称】《技术与创新管理》【年(卷),期】2014(035)002【总页数】6页(P103-108)【关键词】区域技术创新;因子分析;经济发展政策【作者】李文琴;王佳;李玲【作者单位】西安科技大学管理学院,陕西西安710054;西安科技大学管理学院,陕西西安710054;西安科技大学管理学院,陕西西安710054【正文语种】中文【中图分类】F124.31 引言经济全球化实质上也是全球经济的区域化，当今经济发展的模式已经逐渐从国家、地区及企业间的竞争演化到了区域性经济的竞争，然而现代经济竞争背后的本质是区域技术创新能力的竞争，它也是衡量区域竞争力和区域经济持续发展的重要标志。
关于技术创新能力的评价近年来也引起了许多学者的关注。
刘超，张少杰(2009)，通过采用因子分析方法对辽宁省技术创新能力进行了定量评价和分析，提出了有针对性、指导性的对策建议。
范德成和田丹、阚磊(2010)利用主成分分析法，运用统计软件对重庆市自身以及选取有代表性的几省市技术创新能力做出主成分与综合的得分与排名。
徐辉(2012)建立一套区域技术创新测度体系，运用灰色关联度模型广东1999-2006 年的数据来分析区域技术创新能力测度。
在技术创新能力体系的研究上，洪功翔，杜君(2012)以技术创新投入、产出、支撑、扩散能力四个方面的技术创新能力指标体系来对比研究中部地区其他省份之间的差距，并提出了建立多元化政府投入体系和创新型企业研发的信用担保体系的方针政策。
多种综合评价方法在科技创新评价指标分析中的应用
收稿日期:2005-03-11基金项目:国家自然科学基金资助项目(70472038)文章编号:1000-7695(2005)11-0065-03多种综合评价方法在科技创新评价指标分析中的应用张克英1,黄瑞华1,朱爱辉1,2(1.西安交通大学管理学院,陕西西安 710049; 2.湘潭大学商学院,湖南湘潭 411105) 摘要:本文通过将灰色系统理论、客观赋权和聚类分析三种评价方法的综合运用克服了单一评价方法所存在的缺点,使得评价结果更具科学性、客观性、准确性、一致性,并依此对十二省市的科技创新综合评价指标进行评价分析,从评价结果中我们可以看出综合评价方法的优势所在,为各级决策部门提供科学的决策依据。
关键词:科技创新综合评价;灰色系统;客观赋权;聚类分析中图分类号:C812 文献标识码:A1 引言科技创新综合评价是以各种统计报表所反映的科技创新指标为主要依据,对各省、市的科技创新发展状况进行评价分析,能够为各级决策人员提供有关的综合信息。
已有的一些对科技创新指标评价分析中大多采用单一的评价方法或仅仅应用定性分析法[1]-[10],很难充分揭示评价信息、全面反映科技创新的发展状况、准确地对各省、市科技创新发展水平进行分类,而定性分析方法更加缺乏合理的科学依据。
从孤立的观点去单纯考察某一特定的评价方法,评价工作者往往会信服于该方法的结构合乎逻辑,具有科学性、合理性。
但是,从全面的观点去综合考察多种评价方法,评价工作者就很难评价哪一种方法更具科学性、合理性。
更重要的是,由于各种评价方法的结构不同,对同一目标体系、同一权重、同一评价对象、同一原始数据所作出的评价分类结果都停留在某一阶段上,使得整体评价缺乏连续性。
而通过评价方法的综合应用可以克服以上缺点并有助于达到以下效果:(1)取长补短。
每种方法都有其不同的用途,通过对各种具有不同用途的评价方法进行综合运用,就能够使各种方法扬长避短,同时兼有各方法的优点,有助于对评价对象的深入研究;(2)利用更多信息。
基于扩展克强指数的我国省域工业竞争力聚类分
基于扩展克强指数的我国省域工业竞争力聚类分一、导论熊彼特(J.A.JosephAloisschumpeter)从动态的角度阐明竞争力在于创新与技术推动的内部结构改变。
迈克尔?波特(MichaelE.Porter)指出一国竞争力取决于某个产业的竞争力，并考虑生产要素、需求条件、相关产业和支持产业的表现以及企业竞争表现四个因素。
有赖于“钻石理论”，一国应致力于优化产业结构及培养优势产业和提升相关产业竞争力,对发展中国家显得尤为重要。
工业作为实体经济的主体，是实现国家发展和国家安全的主要力量，更是省域工业化发展和地区产业升级的基点。
2012年我国第三产业增加值比重首次超过第二产业，而第二产业仍然对我国经济发展贡献最大。
在工业评价的研究中，魏后凯等通过市场影响力、工业增长力、资源配置力、结构转换力和工业创新力构建衡量工业竞争力的基本框架，指明我国工业竞争力由东向西阶梯式渐次劣化。
[5]聂辰席等从市场优势和竞争优势两个视角对河北36个行业进行了分析，认为其工业竞争力整体较低。
[6]文淑惠等从经济效益、科技与人才、能源与环保三个方面对西部地区进行了竞争力评估，表明西部地区工业竞争力总体水平不高且发展不平衡。
笔者以省为研究区域，结合工业发展影响要素，通过修正和补充“克强指数”研究我国省域工业竞争力。
“克强指数”是李克强总理用于分析辽宁省经济状况时经常采用的指标，并得到花旗银行在内的众多国际机构认可，同时编制了“克强指数”各变量的加权比例，分别为25%、40%和35%。
张潇方等通过比较GDP 和“克强指数”对城镇居民家庭人均可支配收人的相关性和影响程度,得出“克强指数”比GDP更能反映中国经济的现实状况。
[8]叶允最证实广西工业总产值与“克强指数”各指标存在长期均衡关系。
[9]刘慧基于VAR和VEC模型也证实分析“克强指数”与经济增长存在长期均衡和短期调整机制。
而宋向东通过Benford法则检验“克强指数”的相关指标，发现铁路货运量的可靠性值得商榷，并用总货运量来替代。
某省各地市城市竞争力的聚类分析
研究不足与展望
研究方法：聚类分析的局限性和改进方向 数据来源：数据质量和完整性的影响 结论解读：对城市竞争力的理解和评价 展望未来：如何提高城市竞争力和可持续发展
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城市竞争力聚类分析
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目录
01.
聚类分析方 法
02.
城市竞争力 评价指标
03.
聚类结果分 析
04.
案例分析
05.
结论与展望
聚类分析方法
01
聚类分析原理
聚类分析是一种无监督学 习算法，用于将相似的数
据点分为不同的类别。
聚类分析的方法包括层次 聚类、K-means聚类、
DBSCAN聚类等。
聚类分析的目标是找到数 据点的自然分组，使得同 一组内的数据点相似，而 不同组之间的数据点差异
通便利性
优化产业结构， 促进经济发展
加强环境保护， 提高城市宜居性
推进教育、医疗、 文化等公共服务 体系建设，提高
城市生活质量
加强科技创新， 提高城市竞争力
加强城市规划与 管理，提高城市
形象和品质
结论与展望
05
结论总结
本研究通过对城市竞争力的聚类分析，得出了城市竞争力的分类和排名。
研究发现，不同类别的城市在竞争力方面存在显著差异，需要采取不同的发 展策略。 展望未来，城市竞争力的提升需要关注多个方面，包括经济发展、科技创新、 环境保护等。
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中竞争力城市：具有一定的经济实 力和创新能力，但国际化程度有待 提高
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聚类指标：城市竞争力指数
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高竞争力城市：具有较强的经济实 力、创新能力和国际化程度
“农业强省”的综合评价：以广东为例——基于探索性因子分析与聚类分析
准值与山东省的实际值 ，从总体上判断山东省是否达到农业强省 ；康艺之 、万忠等 （００ ２ １ ）结 合广东现代农业建设特点 ， 建立了一套广东农业强省综合评价指标体系，运用指标体系综合评价 法 以总分的高低来评价农业强省建设 的水平。
％ 本 文系广东省农业厅专项重大课 题 “ 东建设 农业强省的战略研 究” （ 目号 Ｆ０ ７ ）的 阶段性成果。 广 项 １０ ０
结构的高度化 以及一 定程度 的 “ 协调性”，而劣势和缺 陷则主要 体现在供 求失衡 下的粮食安 全隐忧和 粗放 式增 长方式 下的可持 续性 问题 ；进 一 步的聚 类分析表 明，我 国 ２ ５个省 区可 以划分 为六 大类 型，
其 中广 东省 属 于 结构 优 化 型 。
［ 关键词］农业强省 综 合评价 探索 性因 析 聚类分 子分 析 ［ 中图分类号 ］Ｆ２． ［ ３３ ５ 文献标识码］Ａ 【 文章编号］１ ０ １ Ｘ （ １） １ ０５ —９ ０ —１ ２ ２ ０—０ ０ ０ ４ ０ ９
５９
在 以上研 究成 果 中 ，所有 测 算 指 标权 重 的方 法 以及 设 置 指标 标 准 值 的 方法 均 偏 于 主 观 。因 此 ，本 文将 采用探 索性 因子 分析 法 和 聚类 分 析 法 ，对 构 建 的农 业 强 省评 价 指 标 体 系进 行 定 量分
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聚类分析法用于省份竞争力的研究zhhony xxxxxxxxxxx学院xxxxxxx专业20xx(x)班200xxxxxxx指导教师：LBN教授内容摘要：根据各省社会经济活动的自身特点和指标体系设置的基本原则,我们选择了如下八个指标作为评价标准:工业、农业、建筑业(单位：万元)、固定、金融、财政、科教(人）、进出口(单位：万美元). 首先利用聚类分析的方法对全国31个省市的经济竞争力作出初步的简略的排名，得出广东省和甘肃省的综合竞争力的综合评价，然后再对具体情况做出具体的分析。
关键词：K均值聚类经济竞争力省份排名MATLAB目录1.我国各省经济发展现状 02.省域经济竞争力多因素综合评价方法 03.聚类分析法的基本思想 (1)4.各经济指标的聚类分析 (1)4.1原始数据预处理 (1)4.2K均值聚类分析 (2)5.分析结果 (4)1.我国各省经济发展现状我国是一个幅员辽阔但资源稀缺、经济发展极不平衡的发展中大国，经过20多年的对外开放，中国的整体经济实力有了明显的增强，并取得了举世瞩目的成就，但是东、中、西部地区的差距并没有缩小，反而仍然在逐步拉大。
伴生着一系列不平衡、不协调问题,东部地区已形成自我积累,自我发展能力,外来资本、民间资本充分,产业结构升级迅速,制造业、服务业和外贸已成为拉动经济增长的主要力量;西部经济增长主要靠基础建设投资拉动,国有资本仍占主要地位,外资、民间资本不足,制造业、服务业发展不快,投资效益不高。
因此,东西部之间的经济总量、发展速度、人均收入水平的差距仍在继续扩大。
东西部经济发展差距的不断扩大及由此引起的地区经济的非协调发展,已成为社会各方面普遍关注的焦点问题。
例如：广东进出口贸易保持持续快速增长的趋势。
2004年，广东外贸进出口总额3571.33亿美元，比上年增长26%，占全国进出口总额逾30%。
其中出口额1915.58亿美元，增长25.3%；进口额1655.75亿美元，增长26.7%.广东出口商品结构不断优化。
2004年，全省机电产品出口1297.35亿美元，增长30.1%；高新技术产品出口664.64亿美元，增长38.2%；服装、纺织品出口178.27亿美元，增长8.0%；鞋类、家具、塑料制品等轻纺产品出口分别增长14.9%、23.8%和15.5%.出口市场结构进一步优化。
而作为西部大省，西藏的草地、森林、水能、矿产、地热等自然资源十分丰富。
现已发现的矿产达100多种，探明储量的矿产居全国前五位的就有十几种，但受交通、能源、技术等方面的限制，西藏的矿产资源的开发利用很不充分。
西藏的水能资源理论蕴藏量约为2亿千瓦，占全国水能资源的30%，其中可供开发利用的水能资源有5600千瓦，占全国总量的20%，但现已开发利用的水能资源还不足可开发利用的0.5%。
因为经济的发展不平衡，造成财政收入的巨大差异，进而再影响各个省份经济的发展，因此，我国经济在近几年取得了很大的成就，但我们面临的问题同样突出，这需要我们的共同努力来克服所面临的严峻问题。
只有建立比较完善的指标评价体系，采取相对较为合理的评价方法进行评价，结果才能具有说服力，才能为政府决策部门提供有价值的决策依据。
2.省域经济竞争力多因素综合评价方法从总体上来看，可以将目前国内外常用的系统评价方法分为如下几类:专家评价法、经济分析法、数据包络分析方法、层次分析法、模糊评价方法、数理统计方法和神经网络评价方法等。
其中数理统计方法主要是应用其中的聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析等统计方法来对一些对象进行分类和评价，由此来指导政策的制定。
鉴于我国目前仍然没有比较系统的评价各省经济竞争力的统计指标体系, 同时由于数据采集较困难, 只能设置可利用现有的统计数据和易于收集统计资料的指标。
对于部分虽然有很高价值但无法统计或难以取得数据资料的指标, 暂时不纳入指标体系, 这样才能保证了指标体系具有较强的可操作性。
省域经济竞争力的评价，可以从总量指标、效率指标和结构指标等方面展开, 而我们选择从总量指标角度分析研究。
本文用聚类分析方法, 以工业、农业、建筑业、金融、财政、科教、进出口为指标,对其进行聚类分析。
协助政府评价省域经济竞争力、为政府决策部门提供最终决策的科学支持。
3.聚类分析法的基本思想由于要考察的物价指数很多，通常先对这些物价指数进行分类。
总之，需要分类的问题很多，因此聚类分析这个有用的数学工具越来越受到人们的重视，它在许多领域中都得到了广泛的应用。
聚类问题的一般提法是：设有n 个样品的p 元观测数据组成一个数据矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=np n n p p x x x x x x x x x X212222111211 其中每一行表示一个样品，每一列表示一个指标，ij x 表示第i 个样品关于第j 项指标的观测值，要根据观测值矩阵X 对样品或指标进行分类。
一种分类的思想是：在样品之间定义距离，。
样品距离表明样品之间的相似度。
将样品按相似度的大小逐一归类，关系密切的聚集到较小的一类，关系疏远的聚集到较大的一类，直到所有的样品都聚集完毕。
4.各经济指标的聚类分析 4.1 原始数据预处理由于考虑到量纲影响，先对原始数据进行标准化处理。
4.2 K 均值聚类分析K 均值聚类首先将各样品自成一类，然后把最相似(距离最近)的样品聚为小类，再将已聚合的小类按各类之间的相似性(用类间距离度量)进行再聚合，随着相似性的减弱，最后将一切子类都聚为一大类，从而得到一个按相似性大小聚结起来的一个谱系图。
4.2.1 K 均值聚类的步骤（1）在运用K 均值聚类之前，首先需要根据实际情况确定分类数k ，在每一类中选择具有代表性的聚点。
设第k 个初始聚点为：(0)00012{,,...,}k L x x x =记(0)(0)(0){:(,)(,),1,2,...,,}i i j G x d x x d x x j k j i =≤=≠ 则将样品分为不相交的k 类的初始分类：(0)(0)(0)(0)12{,,...}i k G G G G =（2）从0G 计算新的据点集合1L ：0(1)1l ii l x G x x n ∈=∑（i=1,2,…,k ） 得到新的集合：(1)11112{,,...,}k L x x x =从(1)L 继续进行分类：(1)(1)(1){:(,)(,),1,2,...,,}i i j G x d x x d x x j k j i =≤=≠ 得到新类(1)(1)(1)(1)12{,,...}i k G G G G =（3）重复以上步骤m 次，最终得：()()()()12{,,...}m m m m i k G G G G =当m 逐渐增大时，分类趋于稳定，即1m m G G +=，此时可以结束计算。
4.2.2 K均值聚类的MATLAB实现方法此题由于数据较多，固k取值为5.首先利用MATLAB软件，调用命令：B=zscore(A)其中A为原始数据，输出B为标准化后的矩阵。
对原始数据进行标准化处理，最终得到：表1：标准化后的原始矩阵然后利用标准化后的数据进行K均值聚类,调用命令如下：IDX=kmeans(X,K)其功能是将原始数据矩阵X聚成K类，使得样本到类重心距离之和最小。
输入X为原始数据观测数据，行为个体，列为指标。
输出IDX为N行1列的列向量。
本文取K=5，得到各个省份大致分类（分为五类）如下：表2：对31个省份分类的结果5.分析结果把上述聚类结果与《国内各省发展水平案例分析》一文中的第一主成分排名结果进行对比，可以看出:排名第1-3的江苏、山东、广东为一类；排名第13-24的天津、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、福建、广西、江西、重庆、云南、陕西为第二类；排名比较靠后的25-31，即比如海南、贵州、西藏、甘薯、青海、宁夏、新疆为第三类；排名4-12的河北、辽宁、河南、湖北、湖南、四川、北京、上海、浙江为第四、五类该分类最终效果如表3所示，由此可以看出K均值系聚类与原始论文相比大体吻合。
表3：分类结果和主成分比较列表参考文献:[1] 王颢.浅谈我国区域经济的协调发展[J].技术与市场,2008(4):1-2.[2] 广东省政府数据/tzgd/tzhj/0200606120019.htm.[3] 李孝弟.商场现代化[J].2009(2):16-17.[4] 刘迎秋.基于AHP-FCE的氯碱化工园区循环经济评价研究[J].工业技术经济,2012,31:1-2.[5] 陆元鸿.数理统计方法[M].华东理工大学出版社,2005.[6] 李烛荣.全国省域经济综合竞争力评价研究[J].管理世界,2006(5):2-3.[7] 滕蕾,周三元.聚类分析法在CRM中的应用研究[J].万方数据:3-4．[8]王同兴,郭骏杰,王强.基于K均值动态聚类分析的土样识别[J].建筑科学,2010(7):11-12.[9] 中国国家统计局.中国经济统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2010,3.[10]李洁明,祁新娥.统计学原理[M].上海:复旦大学出版社,2006.附录：formatclearclcA=[11039.13 315.00 40597023.00 4616.90 697.60 2026.81 131184.00 8708705.00 13083.63 281.70 19114753.00 4738.20 151.29 821.99 44611.00 7203488.00 24062.76 3640.90 25250461.00 12269.80 289.25 1067.12 92104.00 4026728.00 9249.98 908.70 18261040.00 4943.20 601.09 805.83 56804.00 932262.00 10699.44 1570.60 9647255.00 7336.80 171.31 850.86 34932.00 946371.00 28152.73 2704.60 33846476.00 12292.50 345.49 1591.22 91974.00 6984732.00 10026.55 1734.30 11428418.00 6411.60 184.87 487.09 59770.00 1188309.00 7301.60 2251.10 13423856.00 5028.80 278.37 641.66 75062.00 1336087.00 24091.26 283.20 38305439.00 5043.80 665.03 2540.30 74540.00 27332902.00 73200.03 3816.00 102651097.00 18949.90 907.73 3228.78 157000.00 36593194.00 41035.29 1873.40 95887214.00 10742.30 538.10 2142.51 77852.00 21071173.00 13312.59 2569.50 22395727.00 8990.70 357.21 863.92 68293.00 1565521.00 16762.82 2001.20 22041266.00 6231.20 272.26 932.43 56334.00 8123952.00 9783.96 1733.80 13232428.00 6643.10 187.14 581.30 72123.00 1383094.00 71209.42 6003.10 45791538.00 19034.50 677.58 2198.63 136753.00 16352216.00 27708.15 4871.50 35964867.00 13704.50 565.39 1126.06 103617.00 1506824.00 15567.02 2985.20 34218927.00 7866.90 372.42 814.87 123693.00 1767294.00 13507.64 3207.90 25074020.00 7703.40 348.45 847.62 94428.00 1160739.00 68275.77 3337.60 38092967.00 12933.10 959.57 3649.81 115969.00 63198852.00 6880.04 2377.20 9343756.00 5237.20 148.62 620.99 48304.00 1355990.00 1057.45 705.00 1439442.00 988.30 33.07 178.24 11666.00 848318.00 6772.90 913.10 19152495.00 5214.30 244.70 655.17 47173.00 771709.00 18071.68 3689.80 33374469.00 11371.90 579.03 1174.59 97568.00 2151570.00 3426.69 875.20 5239069.00 2412.00 95.23 416.48 29006.00 272716.00 5197.45 1706.20 11962204.00 4526.40 180.08 698.25 37896.00 745743.0051.60 93.40 949320.00 378.30 4.01 30.09 3082.00 28875.008470.40 1337.20 23091424.00 6246.90 259.59 735.27 96485.00 867300.00 3770.38 876.30 5798859.00 2363.00 114.38 286.59 31576.00 448460.00 1080.35 157.30 2043419.00 798.20 18.21 87.74 6418.00 71710.00 1461.58 243.50 2592247.00 1075.90 39.28 111.58 8599.00 196133.00 4001.12 1297.60 7865941.00 2725.50 156.69 388.78 26635.00 1612535.00 ];%................................................原始数据表B=zscore(A);%............................................标准化矩阵[T,b]=Kmeans(B,5)n1=find(T==1)n2=find(T==2)n3=find(T==3)n4=find(T==4)n5=find(T==5)。