本文關(guān)鍵詞： 聚類分析 主成分分析 多元線性回歸 主成分回歸　出處：《吉林大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在當(dāng)前的大環(huán)境下，世界經(jīng)濟(jì)正在深度調(diào)整，國內(nèi)外的發(fā)展環(huán)境十分復(fù)雜。世界經(jīng)濟(jì)正在持續(xù)的走緩，而國家正在實(shí)行宏觀調(diào)控來實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，工業(yè)在一個(gè)國家中起著關(guān)鍵的作用。工業(yè)是一個(gè)國家發(fā)展和騰飛的動(dòng)力，是一個(gè)國家重要的一部分經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。 在今年，我國的工業(yè)發(fā)展有著重要的機(jī)遇，從當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢的指標(biāo)來看，我國的就業(yè)形勢基本平穩(wěn)，價(jià)格的總水平也基本持平，經(jīng)濟(jì)在保持著穩(wěn)速的增長。 本文的選題數(shù)據(jù)來源于《2013年中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，該年鑒統(tǒng)計(jì)了中國自改革開放以來三十多年的匯總多方面的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，并且按照時(shí)間、按照地區(qū)等多方面劃分來研究中國的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘是一門綜合性的研究學(xué)科，它綜合了數(shù)學(xué)知識、概率知識、數(shù)據(jù)庫知識、生物知識等各種學(xué)科的交叉學(xué)科，并且在當(dāng)前社會(huì)的經(jīng)濟(jì)、數(shù)學(xué)、生物、科學(xué)等多方面的領(lǐng)域里均有著廣泛的應(yīng)用。 通過研究《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中的工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和居民消費(fèi)數(shù)據(jù)，本文主要建立了兩個(gè)模型。 第一個(gè)模型是聚類分析模型。 聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中常用的一種算法，K均值聚類分析是聚類分析中的經(jīng)典算法。本文使用K均值聚類研究2013年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中的工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，，并對全國31個(gè)省市自治區(qū)直轄市進(jìn)行聚類，得到聚類結(jié)果，并聯(lián)系實(shí)際情況分析我國不同地域的工業(yè)發(fā)展。 第二個(gè)模型是主成分回歸模型。 主成分分析是一種降維的辦法，是利用線性變換將多個(gè)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)主成分的過程，多元線性回歸是利用線性關(guān)系將因變量和多個(gè)自變量建立起回歸的模型的過程。本文將多元線性回歸和主成分分析兩者相結(jié)合起來，建立主成分回歸模型，并將這種模型應(yīng)用到中國統(tǒng)計(jì)年鑒中的數(shù)據(jù)中。工業(yè)發(fā)展對社會(huì)中的人均消費(fèi)水平有著一定的影響，主成分分析模型就是研究工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和人均消費(fèi)水平之間的關(guān)系。建立人均消費(fèi)水平和多個(gè)工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之間的主成分回歸模型，首先，將工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，然后將人均消費(fèi)水平和主成分分析的結(jié)果建立多元線性回歸，得到主成分回歸的結(jié)果，并與其他回歸方法做比較，發(fā)現(xiàn)主成分回歸的效果比較好。
[Abstract]:Under the current large environment , the world economy is deeply adjusted , and the development environment at home and abroad is very complex . The world economy is continuously moving , and the state is implementing macro - control to realize the development of the economy . The industry plays a key role in a country . Industry is the power of national development and Tengfei , which is an important part of a country ' s economic foundation . This year , our country ' s industrial development has an important opportunity , from the current economic situation index , our country employment situation is basically stable , the overall level of the price is basically flat , the economy is maintaining steady growth . The data of this paper is derived from the Chinese Statistical Yearbook 2013 , which has counted more than 30 years of economic data in China since the reform and opening up , and studied China ' s economic data in terms of time and region . Data mining is a comprehensive research subject , which combines mathematics knowledge , probabilistic knowledge , database knowledge , biological knowledge and other disciplines , and has wide application in the fields of economy , mathematics , biology , science and so on . Based on the study of industrial statistics and consumer data in the Statistical Yearbook of China , two models have been established in this paper . The first model is a cluster analysis model . Cluster analysis is a commonly used algorithm in data mining , and K - means clustering analysis is a classical algorithm in cluster analysis . Using K - means clustering to study the industrial statistics in China Statistical Yearbook 2013 , clustering results are obtained for 31 provinces and municipalities directly under the Central Government , and the industrial development in different regions of our country is analyzed . The second model is the principal component regression model . The main component analysis is the process of converting a plurality of variables into a small number of principal components by linear transformation . The multivariate linear regression is the process of establishing a regression model by using linear relationship . The main component regression model is established by combining the multivariate linear regression and principal component analysis . The main component analysis model is to study the main component regression model between industrial statistics and industrial statistics .

【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP311.13;F402.4

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1498573