一種消除變量間相關(guān)性的模型聚類方法
本文選題:相關(guān)性 + 聚類; 參考:《統(tǒng)計與決策》2016年21期
【摘要】:歐氏距離條件下的聚類分析沒有考慮指標(biāo)間的相關(guān)性,基于模型的聚類方法存在多重共線性影響參數(shù)穩(wěn)定性等問題,針對上述問題,文章在歐式距離條件下對變量間具有相關(guān)性的數(shù)據(jù)樣本進行聚類分析時,先構(gòu)建變量間相關(guān)性結(jié)構(gòu)的回歸相關(guān)模型,再通過差分分析對變量間的多重共線進行消除,然后做聚類分析。并以1996—2011年9個省份城市教育投入情況進行聚類分析,結(jié)果表明,給出的聚類方法是有效的。
[Abstract]:The cluster analysis under Euclidean distance does not take into account the correlation between the indexes, and the model based clustering method has many problems such as multiple collinearity affecting the stability of the parameters. In this paper, the regression correlation model of the correlation structure between variables is constructed in the cluster analysis of data samples with correlation between variables under the condition of Euclidean distance, and then the multiple collinear between variables is eliminated by differential analysis. Then cluster analysis is done. The clustering analysis of urban education investment in nine provinces from 1996 to 2011 shows that the proposed clustering method is effective.
【作者單位】: 湘潭大學(xué)公共管理學(xué)院;
【基金】:湖南省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題資助項目(XJK012BGD008)
【分類號】:F224
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本文編號:2031243
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