基于聚类与主成分分析的重庆库区经济发展研究

选取重庆库区万州、云阳、江津等17个区县作为研究目标,以重庆统计年鉴发布的数据为基础,利用主成分分析法选取出代表性的主成分,并对主成分的得分进行聚类;结论显示:重庆库区分为重庆市区为中心和万州为中心的两个主成分,区域中心的发展辐射作用较为明显;最后提出重庆库区经济发展相关建议。     

基于主成分分析的泰安市县域农业经济发展水平研究

本文运用多元统计分析相关理论知识和方法,深入研究泰安市县域农业经济发展水平.以泰安市6个县域为研究对象,选取9项主要农业经济指标,运用主成分分析和聚类分析将其分为三种类型,来研究影响其县域农业经济差异的主要因素.     

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.     

不同类型肉羊体尺的聚类与主成分分析

对３个不同类型杂交肉用羊的体尺指标按数据处理结果进行主成分和聚类分析，将所分析的１７项体尺指标分为三大类，即特征类、围度类和高长度类。运用这两种方法，所得结果基本一致，但对于不同的杂交组合，结果有着一定的差异。根据３种杂交组合的体尺与主成分分析结果，３种羊的第一、二主测指标略有不同，表明其对于不同类型杂交系各种指标的度量应有不同的侧重点。     

基于主成分分析和聚类分析的山东省农业节水分区

基于压力-状态-响应模型,选取干燥度、作物需水量、节水灌溉比例等共18个较全面、易获得、概括性强的指标,构建山东省农业节水分区指标体系;利用主成分分析法对分区指标进行降维处理,运用聚类分析法对山东省17个城市进行农业分区处理。结果表明,山东省可划分为黄泛平原区,鲁中山区,鲁南山区,鲁东丘陵区,鲁西南平原区,鲁中、鲁东平原区共6个农业节水类型区,各类型区缺水程度、主要作物类型、社会经济发展状况等均存在差异,应从农业种植结构调整、田间节水技术应用等方面提出适宜各类型区发展的农业节水模式。     

基于主成分分析和模糊聚类的水文分区

水文分区有各种方法,文章提出了集模糊聚类与主成分分析方法的各优点组合的水文分区方法,首先采用主成分分析法获得水文特性主成分属性,然后运用模糊聚类算法NFC(Net Fuzzy Cluster)进行模糊聚类.利用主成分分析法对分区指标进行降维处理,简化了计算.应用NFC模糊聚类,在一定程度上解决了FCM算法局部极值问题且具有良好的聚类性能,实现了聚类的科学化与自动化.对安徽省淮河流域的124 716个原始水文数据进行实验,结果表明,与传统分区方法相比,所提出的方法有效地改善了时间性能,提高了求解精度,所得结果为水文站网规划提供了理论依据.     

主成分分析法在成年男性体型聚类中的应用

针对GB/T1335.1-1997男装号型标准中,体型分类指标单一,体型分类不够细致的现状,利用三维人体扫描技术采集了成年男性长度、围度、宽度、厚度等方面的人体数据,采用主成分分析从中提取了不同体型聚类指标,进行了相应的体型聚类分析.所得结果表明,应用主成分分析法进行成年男性体型聚类可改进当前国标体型分类指标单一的不足,达到细化体型分类的目的,完全符合大规模量身定制时代对体型分类的要求.     

基于主成分分析的河流洪水系统聚类法

进行河流洪水聚类的目的是根据洪水特征的相似程度划分洪水类别,研究同类洪水的规律性以及应对措施.但是,洪水特征选择过多往往会增加计算的复杂程度,同时特征之间的相关性也使得信息大量重叠,导致计算结果失真.为此,提出基于主成分分析的河流洪水系统聚类法.该法首先将所选的洪水特征综合成少数几个不相关的主成分,然后计算出每场洪水在各主成分上的得分值并将该值作为新的洪水特征值,最后根据这些新特征值进行洪水聚类.三门峡水库入库洪水聚类实例证明了该方法的可行性.     

河南省交通物流发展的主成分因子和聚类分析

建立了河南交通物流发展综合评价指标体系,提出运用主成分分析对河南各地市交通物流发展综合实力进行排序,运用因子分析对河南交通物流发展主要影响因素进行讨论,运用聚类分析对河南区域交通物流发展的特征相似性进行归类.最后,提出在构建河南全省交通物流网络体系时,应分国家级、省级、区域性、集散型4个层级物流节点进行布局,并建议出台差异化的引导措施.     

基于三元泛函主成分分析和聚类分析的MRI图像分类研究

一元泛函主成分分析(FPCA)已经在fMRI上成功进行了应用,但是目前很少有研究运用多元FPCA对MRI进行探索.本研究将一元FPCA推广到三元并应用于MRI的图像特征提取,并对提取的特征进行了后续研究,提出了一整套MRI病理及正常图像的分析方法.该方法的主要流程是先对MRI图像进行预处理(图像配准和图像分割),得到脑脊液图像,然后运用三元FPCA对脑脊液进行特征提取,再对提取的特征进行选择,随后利用k-means聚类算法对特征进行聚类,来判断图像所属的类别(正常或异常),从而达到颅脑MRI图像病变筛查的目的.将该方法应用于颅脑MRI快速自旋回波T2加权像中,结果发现,相比于传统PCA,三元FPCA展现出更好的特征提取能力,可以有效提高图像分类的准确率.     

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。     

基于主成分的模糊聚类分析及应用

提出了基于主成分的模糊聚类分析方法的明确步骤,并以实际问题为例,验证了此方法的可行性.该方法不仅克服了实际分类问题中的模糊性,同时又克服了由于样本分类指标过多,而引起的计算量增大,特别是由于指标间的相关性可能造成分类不准确等问题.     

基于主成分分析的各地区房地产发展水平的分析研究

在我国,2002年中期之后,房地产市场高速增长,众多全国各地的房地产开发企业如雨后春笋般兴起,在全国各地掀起了一股房地产开发热潮。本文利用spss软件及excel软件,以国家统计局发布的2009年度发布的房地产开发有关数据为基础,采用主成分分析的方法,对目前我国各地区房地产发展水平的分析研究。     

基于主成分分析和聚类分析的城市经济发展研究

衡量一个国家的经济发展程度,要从其社会生产的各个方面去考察,要看各项生产能力的综合效果。为了客观、科学地分析我国的经济发展状况,本文从诸多经济指标中选择20个引入评价指标体系中,提出一种新的社会发展水平综合指标体系,并通过R软件分析软件进行得分计算,应用主成分分析方法和聚类分析法对我国34个城市的经济发展水平进行综合分析和评价,为我国实现均衡发展提供理论依据。     

基于主成分的手机满意度聚类分析

针对国内外20种手机品牌的通话质量、外观、价格等消费者普遍关注的10个因素问卷调查,通过对数据信息的挖掘,提取了人们关注因素的主成分因子,利用主成分因子对手机满意度进行了层次聚类分析,构建了谱系聚类图,为广大消费者和生产者提供决策参考。     

三大基础课对后继课程影响的主成分分析

应用多元统计方法中的主成分分析对我校数学系教育专业40个学生的三大基础课和后继专业课程的各科成绩进行评价,并根据两组主成分分别给出了三大基础课和后继专业课程的综合得分,通过对两组综合得分的聚类分析,将40个学生划分成四类,并对这四类的综合状况给出合理解释,从而得出如下结论:三大基础课对后继专业课程有显著影响.     

基于主成分的手机满意度聚类分析

针对国内外20种手机品牌的通话质量、外观、价格等消费者普遍关注的10个因素问卷调查,通过对数据信息的挖掘,提取了人们关注因素的主成分因子,利用主成分因子对手机满意度进行了层次聚类分析,构建了谱系聚类图,为广大消费者和生产者提供决策参考。     

茶叶中微量元素的主成分分析和聚类分析

利用主成分分析和聚类分析对茶叶中的微量元素进行分析,找到微量元素的相关关系,并对不同属性的茶叶进行了综合排名,分析总结出了微量元素的作用及不同区域不同品种茶叶的相近关系,为茶叶性质的研究提供一定帮助。     

基于主成分聚类法的安徽省土地生态安全评价

为了明确土地生态状况,找出土地生态安全的影响因素,利用主成分分析和聚类分析方法,基于经济-环境-社会(EES)模型选取12个代表性指标,构建土地生态安全评价指标体系,对安徽省16个地级市的土地生态安全进行综合评价和等级划分.结果显示,安徽省16个地级市的土地生态安全综合得分排名为：合肥、芜湖、滁州、蚌埠、阜阳、亳州、马鞍山、淮北、六安、宣城、安庆、淮南、宿州、铜陵、黄山、池州;处于安全状态地级市有1个,临界安全状态的有6个,极不安全状态的9个;经济密度、农药施用强度、人均道路面积、城镇化水平、农业机械总动力是影响土地生态安全状况的主要因素.因此,安徽省应重视临界安全状态和极不安全状态地区的生态文明建设,利用科学合理的方法来提高土地生态安全水平.