本文關(guān)鍵詞：基于聚類算法的經(jīng)濟(jì)區(qū)劃比較研究

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【摘要】： 宏觀經(jīng)濟(jì)區(qū)劃既是區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究的傳統(tǒng)課題之一,也是一個(gè)具有實(shí)踐性的規(guī)劃問題,是合理布局生產(chǎn)力與開展區(qū)域經(jīng)濟(jì)合作的重要依據(jù)。宏觀經(jīng)濟(jì)區(qū)劃工作在國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有重要地位,一個(gè)科學(xué)合理的經(jīng)濟(jì)區(qū)劃,可以分析經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀,制定經(jīng)濟(jì)規(guī)劃,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在有著長(zhǎng)期計(jì)劃經(jīng)濟(jì)傳統(tǒng)和巨大區(qū)域差距的中國(guó),尤其注重經(jīng)濟(jì)區(qū)劃的工作。從五十年代開始,我國(guó)就出臺(tái)了一系列的經(jīng)濟(jì)區(qū)劃方案,這在我國(guó)計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮了積極地作用。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展,越來越多的學(xué)者意識(shí)到數(shù)值分類方法劃分經(jīng)濟(jì)區(qū)域的重要性。本文基于全國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),分別利用傳統(tǒng)的層次聚類方法和目前性能相對(duì)突出的定性雙聚類方法,對(duì)我國(guó)各省份經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分方案以及各省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式等問題做了深入的研究探討和大膽的預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明,層次聚類算法對(duì)于全國(guó)經(jīng)濟(jì)區(qū)劃的整體分析結(jié)果相對(duì)直觀并且應(yīng)用方便,雙聚類算法的結(jié)果在挖掘各省在某些屬性集合下的共性具有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。 本文首先概述了已有的經(jīng)濟(jì)區(qū)劃的研究方法與結(jié)果,指出現(xiàn)有研究方法的局限性并在此基礎(chǔ)上提出了本文的思路和方法。接下來本文對(duì)聚類分析方法和雙聚類分析方法的基本原理和分類做了簡(jiǎn)要介紹,特別的,重點(diǎn)闡述了目前非常流行的一種雙聚類算法-QUBIC的步驟和特點(diǎn),并結(jié)合經(jīng)濟(jì)區(qū)劃的特征對(duì)算法做了一定的改進(jìn)。然后論文使用層次聚類方法和改進(jìn)的定性雙聚類方法對(duì)我國(guó)31個(gè)省市的1999-2007年間的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)做了聚類分析,并對(duì)結(jié)果做了多方位的討論。最后,通過對(duì)結(jié)果的分析討論,給出了我國(guó)經(jīng)濟(jì)區(qū)劃的方案并提出了一些政策建議。 特別指出,本文在以下方面有所創(chuàng)新： 1.本文針對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的自身特點(diǎn),采用了兩種降維的方法,結(jié)果中保留了數(shù)據(jù)中的年份特征。一種是將每年的各項(xiàng)指標(biāo)加上年份標(biāo)識(shí)作為新的指標(biāo),這樣就將數(shù)據(jù)降到了新指標(biāo)、省份的二維空間上。另外一種是將各年各省的數(shù)據(jù)加上年份標(biāo)識(shí)作為新的省份,這樣將數(shù)據(jù)降到了指標(biāo)、新省份的二維空間上。這樣的降維方法可以克服由于對(duì)某時(shí)間段對(duì)某項(xiàng)指標(biāo)求平均值所帶來的信息缺失。對(duì)于得出的兩組數(shù)據(jù),分別采用兩種聚類方法并系統(tǒng)的對(duì)結(jié)果進(jìn)行了比較研究,為經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分領(lǐng)域的研究開拓了新的研究思路。 2.一般的聚類方法是基于所有屬性比較的聚類,用相似度量函數(shù)確定相似程度,從而將對(duì)象進(jìn)行分類,而如果數(shù)據(jù)中的屬性太多,聚類的對(duì)象并不一定在所有的屬性下都有很好的相關(guān)性,從而導(dǎo)致分類結(jié)果的特異性降低。為突破一般聚類方法在此問題上的局限性,本文首次把雙聚類方法應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)區(qū)劃中來,結(jié)果表明,同一省份會(huì)出現(xiàn)在不同的雙聚類當(dāng)中,解決了傳統(tǒng)聚類當(dāng)中每個(gè)對(duì)象只能屬于一個(gè)聚類的問題；原來聚類結(jié)果中不在一類的省份在雙聚類結(jié)果中可能會(huì)被分到一起,說明有些省份雖然整體發(fā)展水平有差距,但是在某些屬性上會(huì)表現(xiàn)出相似性。 3.改進(jìn)了QUBIC雙聚類算法�？紤]到經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與生物信息數(shù)據(jù)的差異性,針對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的自身特點(diǎn)和算法的原理,作者改進(jìn)了原有算法中的數(shù)據(jù)離散方法,從而使對(duì)象間的比較更加合理,提高了分析結(jié)果的實(shí)用價(jià)值。 4.創(chuàng)新性的將熱度圖應(yīng)用到宏觀經(jīng)濟(jì)區(qū)劃的分析中來,使得分析結(jié)果可視化,直觀化。圖中的樹狀圖給出聚類對(duì)象之間的親疏關(guān)系,由紅、黑、綠三色構(gòu)成的熱度圖直接顯示了經(jīng)濟(jì)的好、中、差三個(gè)水平。
【關(guān)鍵詞】：聚類分析 雙聚類分析 經(jīng)濟(jì)區(qū)劃 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F061.5
【目錄】：

• 中文摘要6-8
• ABSTRACT8-11
• 第一章 引言11-17
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 文獻(xiàn)綜述13-15
• 1.3 本文的研究思路15-16
• 1.4 本文的創(chuàng)新之處16-17
• 第二章 聚類與雙聚類算法介紹17-28
• 2.1 聚類方法簡(jiǎn)介17-19
• 2.2 雙聚類算法介紹19-23
• 2.3 QUBIC算法23-28
• 第三章 基于聚類算法的經(jīng)濟(jì)區(qū)劃研究28-41
• 3.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理28-30
• 3.2 聚類方法30-31
• 3.3 聚類結(jié)果31-41
• 第四章 全文總結(jié)41-44
• 4.1 本文主要結(jié)論41-42
• 4.2 存在問題及下一步改進(jìn)方向42-44
• 參考文獻(xiàn)44-47
• 附錄47-62
• 致謝62-63
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄63-64
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表64

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