黑龙江省各城市综合竞争力统计分析

针对黑龙江省各城市的12项指标,利用SPSS统计软件进行分析,采用因子分析法对指标提取主成分因子,得到主成分因子得分,对主成分得分进行排序,利用聚类分析法对排序后的城市进行分类,根据数据显示的结果,提出发展意见。     

地区经济发展的聚类分析和实例判别

针对我国各省（直辖）市的2003年度经济数据，选取18个经济指标进行主成分分析，得到资本类、人力类、知识类、制度类和生活类共5类经济类别指标；再对经济类别指标进行系统聚类分析，得到我国3类不同的地区经济类型；在阐明聚类结果的直观意义后，利用实例进行判别分析，以确认聚类效果．聚类结果为制订有针对性的地区经济发展战略提供依据．     

我国城镇居民消费支出、结构水平比较研究

本文利用统计资料,对各地区居民消费支出八大类40项指标进行了主成分因子分析,用较少的变量来综合代替多个评价指标,使较少的变量之间相互独立,建立数学模型,比较分析消费水平消费结构的变化,从而对我国各地区的经济发展的总体水平进行科学合理的综合评价。     

主成分聚类分析法在大学生综合测评中的应用

大学生综合素质测评是高校学生管理工作中的一个重要组成部分。本文采用主成分聚类的分析方法对大学生综合测评的评价指标进行了研究,得出第1、第2主成分和综合主成分,并依得分对样本进行排名,再利用主成分分析结果代替原来较多的评价指标,进行聚类分析,所得结论客观、可信,具有说服力。     

基于主成分分析和优化聚类算法的行驶工况研究

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优以及传统的主成分分析法没有完全体现出用数量较少的综合指标来代替多个指标的问题,提出了一种改进的主成分分析和利用遗传模拟退火算法优化后的模糊C均值聚类算法相结合的聚类算法(GSA-FCM),从而构建汽车行驶工况图:首先,利用改进的主成分分析法对特征参数矩阵进行处理;然后,采用GSA-FCM聚类算法对运动学片段进行聚类;最后,选择合适的片段合成最终工况图. 并且,对GSA-FCM聚类、传统的K均值聚类的合成工况与实际工况中的特征参数进行有效性验证,与NEDC标准测试工况进行比对. 实验结果表明:GSA-FCM聚类合成工况与实际工况的特征参数的平均相对误差为6.46%,说明GSA-FCM聚类算法的聚类效果明显、误差小,所合成的行驶工况可以代表该城市的汽车行驶状况.     

我国农村经济发展统计分析

运用多元统计中的主成分分析、聚类方法对我国各地区农民收入状况进行了分类与研究,并用判别方法检验了分类的合理性。     

基于主成分聚类分析的采矿方法优选

 采矿方法优选涉及到多指标体系的分类及综合评价问题,利用主成分分析简化了指标结构,将主成分分析与聚类分析相结合,提出了主成分聚类分析法,并基于该方法对来自某矿山的15个试样的采矿方法进行了优选。在此过程中,针对传统主成分分析方法的缺点和应用中可能出现的误区,通过均值化改进了主成分分析的特征提取,通过以主成分得分为新的数据基础做聚类分析改善了综合评价效果;对主成分含义给出了较为明确的解释;对主成分聚类、第一主成分得分、主成分综合得分的排序结果进行了对比分析。研究表明,主成分聚类分析法则既可以对多变量数据进行合理地分类,又能对各类优劣程度做出综合评价,能充分反映矿山的实际情况,终选出的采矿方法在工业试验后成效显著,验证了该决策方法是切实可行的。     

我国城市建设水平研究

基于《中国统计年鉴》最新数据,运用稀疏主成分方法及聚类分析方法,对2017年和2018年我国各地区城市建设水平的差异进行了研究;稀疏主成分分析在降维的同时,通过惩罚函数方法,对载荷矩阵进行稀疏化处理,其分析结果相较于主成分分析具有较强的可解释性;此外,对我国各地区进行了聚类分析,聚类结果验证了稀疏主成分法排名的合理性,结果表明:我国各地区城市建设水平是参差不齐的,江苏、浙江、广东、山东的城市建设水平较高,而西藏、宁夏、贵州的城市建设水平较低;最后,为我国各地区城市化的发展提供了一些对应的建议。     

主成分聚类分析在省域物流规划中的应用

提出利用主成分聚类分析的方法对省域物流规划中各地区的物流发展进行综合评价并分类.建立区域物流发展评价指标体系,利用主成分分析能够剔除多指标间存在相关性及信息重叠的特点,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,对省内各地区的物流发展进行聚类分析.该方法不但能够使原来复杂的问题简单化,而且所得结论客观、可信、较有说服力.研究结果表明本文提出的方法合理可行.     

基于主成分聚类分析的贵州农业产业化龙头企业综合评价

运用主成分聚类分析法对贵州农业产业化龙头企业进行综合评价并分类.构建贵州农业产业化龙头企业评价指标体系,利用主成分分析能够剔除多指标间存在相关性及信息重叠的特点,对贵州农业产化龙头企业综合实力进行评价,再利用新得到具有代表性的综合主成分指标代替原来较多的评价指标,对贵州龙头企业进行聚类分析.所得结论与现实相符合,为发展贵州龙头企业提供参考依据.     

基于多元统计的河南省城镇化区域差异分析

基于城镇化的内涵,从经济、人口、社会、生活和空间五个方面构建了河南省城镇化指标体系,通过文案调查搜集了相关指标数据,并运用因子分析法对河南省各地市城镇化水平进行排序,运用聚类分析法对河南省各地市进行归类并总结各区域的发展特点。     

基于PCA-聚类分析的终端二氧化碳排放量分布特征综合评价

针对高能源需求带来环境与减排压力这一问题,提出了对于终端控制二氧化碳排放量的评价方法;利用省际二氧化碳核算法得出30个省份终端二氧化碳排放量,并采用PCA-聚类分析法对终端二氧化碳排放分布特征进行分析。聚类分析在不知先验知识的情况下对指标变量进行分类,结合主成分分析综合得分进行人工判别分析,能更好地对终端二氧化碳的分布特征进行分析,两方法结合归纳总结了各省终端二氧化碳排放污染程度。研究结论表明:空气质量最差的省份是隶属华北地区的河北省,其次是整个华中地区以及华东、华南、华北地区的一些省份,空气质量最好的为西南、西北地区,加大对重大污染区域整改力度,对未来的能源结构调整和低碳环保具有一定借鉴意义和参考价值。     

中国各地区吸纳就业能力的综合评价与分析

针对不同地区实际情况和就业形势,建立了吸纳就业能力的评价指标体系,运用因子分析和聚类分析方法,对中国大陆31个省级地区吸纳就业能力进行综合评价、排名与分类,加深了对各地区吸纳就业能力差异性的明确认识。提出了有差别地进行区域化控制等增强地区吸纳就业能力的建议。     

大学生幸福指数测度模型

通过调查问卷,得到徐州市某高校学生的幸福指数测量数据,并通过因子分析、结构方程、路径分析方法建立大学生幸福指数测度模型,最后得到影响大学生幸福感的主要因素为生活环境和学习情况.     

大学生幸福指数测度模型

通过调查问卷,得到徐州市某高校学生的幸福指数测量数据,并通过因子分析、结构方程、路径分析方法建立大学生幸福指数测度模型,最后得到影响大学生幸福感的主要因素为生活环境和学习情况.     

地区电信业务发展水平的主成分及聚类分析

运用数理统计的方法对重庆市1997-2003年的电信业务发展情况进行综合评价,建立了评价指标体系,用主成份分析法对原始数据进行数学处理,得出表示电信业务发展水平的综合指标,再用聚类分析方法进行指标聚类分析,找出了影响重庆市电信业务量的主要因素,并对如何提高重庆市电信业务提出一点建议.     

基于k-means簇分析提取DSC成像的脑动脉输入函数

手动提取DSC-MRI脑灌注动脉输入函数的方法耗时长、对操作者依赖,同时准确性和可再现性较差.针对该问题,提出了一种基于k-means簇分析原理的半自动计算方法,对感兴趣区内像素分簇并计算各簇平均曲线,当某簇平均曲线的［峰值/(峰值到达时间×半高宽)］最大时,该簇像素的平均曲线则被视为动脉输入函数.选取20例健康被试的灌注数据进行测试,通过与传统手动方法进行比较,证实所提方法的临床可适用性.结果表明,基于k-means簇分析的半自动方法提取的动脉输入函数优于人工方法,提高了计算的准确性和可靠性,减少了分析时间和操作者依赖.     

基于改进的对应分析-ESI模型陕西北部地区生态环境压力评价?

针对传统生态环境压力指数(ESI)模型评价结果缺少普适性的缺陷,本研究提出改进的对应分析-ESI模型,并以2010年陕西省北部地区为例进行社会经济发展对生态环境压力的特征及成因分析.在生态环境压力法评价各市县生态压力等级的基础上,利用对应分析法根据影响指标的不同将各市县分类,并提出相应的应对策略.结果表明:1)陕西省北部地区主要的生态环境的压力来源于环境污染.2)陕西省北部地区13个市县可分为3个区:Ⅰ区应适度转换耕地用途;Ⅱ区应着重治理工业三废问题;Ⅲ区应减少农用化肥施用量以及降低生活污水的排放量.     

基于聚类—灰色关联分析的数字化报警系统评价指标体系构建

通过分析核电站数字化报警系统的功能和特点、指标筛选原则以及几种常见定量分析方法,采用基于聚类—灰色关联分析的指标筛选方法,建立了由18个指标组成的核电站数字化主控室报警系统评价指标体系。该方法从指标相关性和重要性综合考虑,筛选出的指标体系更具科学性,实证分析表明该方法用于核电站数字化报警系统评价指标筛选是一种有效的方法,为核电站数字化报警系统的综合评价奠定了基础。     

客观聚类分析对区域基础教育发展水平评价

首先,以国内外建立的教育指标体系为指导,结合我国年度统计用指标,选取13个指标并建立综合评价指标体系;其次,借助因子分析法将评价指标综合为具有代表性的影响因子,算得全国区域综合得分;最后,通过客观聚类分析对区域基础教育发展水平进行综合评价.