中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡一直頗受關(guān)注，而區(qū)域經(jīng)濟(jì)的研究也是眾多專家、學(xué)者熱衷的研究課題之一，傳統(tǒng)的研究方法只能考慮影響經(jīng)濟(jì)的較少因素，如：GDP，GNP，人口等，不能全面、動態(tài)的研究經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。本文采用數(shù)據(jù)挖掘方法對區(qū)域經(jīng)濟(jì)從自然屬性、社會屬性、經(jīng)濟(jì)屬性、技術(shù)屬性四個方面進(jìn)行分析，既考慮到自然資源對經(jīng)濟(jì)的影響，又考慮到技術(shù)對經(jīng)濟(jì)的影響，較全面的反應(yīng)了我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一門基于實(shí)際需要而產(chǎn)生的邊緣技術(shù)，主要用于研究數(shù)據(jù)對象的分布特征和預(yù)測數(shù)據(jù)對象的變化規(guī)律。本文選用我們引進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘軟件平臺PolyAnalyst與地理信息系統(tǒng)MapGIS，將我國的省、區(qū)和直轄市作為數(shù)據(jù)對象，將各省、區(qū)和直轄市的自然、社會、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)指標(biāo)作為數(shù)據(jù)對象的屬性，利用聚類分析來研究我國各省、區(qū)和直轄市基于不同指標(biāo)的相似性和相異性，分析產(chǎn)生相似性和相異性的原因，為實(shí)現(xiàn)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展提供更多科學(xué)依據(jù)。例如，基于資源儲量聚類，北京、天津、上海、海南、寧夏具有相似性；基于經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)聚類，北京、上海具有相似性。分析結(jié)果表明，盡管北京、天津、上海、海南、寧夏資源儲量基本相同，但是，北京、上海的經(jīng)濟(jì)... 

【文章來源】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

神經(jīng)元結(jié)構(gòu)

由于指標(biāo)中數(shù)據(jù)值變化較大，絕對值大的變量其影響可能會湮沒絕對值小，使后者應(yīng)有的作用得不到體現(xiàn)。從而影響聚類效果。為了確保各個數(shù)據(jù)對在分析中的地位相同，對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱處理。本文采用最小-最大規(guī)范化方據(jù)進(jìn)行預(yù)處理：AAAnvvmaxminmin ′=（式 其中 minA和 maxA分別為屬性的最小和最大值。3 建模本文從自然屬性、社會屬性、技術(shù)屬性、經(jīng)濟(jì)屬性四個方面進(jìn)行分析，就應(yīng)這四個屬性的眾多指標(biāo)進(jìn)行建模，以便于分析影響這四個方面的主要因素?cái)?shù)據(jù)流程圖見圖 3.1。

(1)首先將自然屬性指標(biāo)的所有數(shù)據(jù)入庫并建立應(yīng)用模型見圖 3.2，自然屬性主要包括能耗、礦產(chǎn)、林地、污染等 20 類指標(biāo)。(2)由于自然屬性聚類對象為中國行政區(qū)，有 20 個維，所以首先使用主成分分析法降維來提高聚類的準(zhǔn)確性。(3)使用 Cumulative%（累積貢獻(xiàn)率）大于 85%的所有成分作為聚類的屬性。(4)確定 K 的數(shù)值。判斷 K-means 質(zhì)量的指標(biāo)為 Intercluster part of dispersion（類間偏差），它的值通常在 0 與 1 之間。其值越接近 1 代表聚類質(zhì)量越好。使用 magnitude（權(quán)重）與 distinction（距離）作為衡量每類的重要指標(biāo)。Magnitude 代表某一屬性在聚類過程中所起的作用，即某變量對每類有多重要，總和為 1；Distinction 計(jì)算的是每個類的部分屬性，用來定義類中心點(diǎn)到所有觀測值的重心的距離。如果某個 Distinction 值非常大，則說明該類可以由這個Distinction 值所對應(yīng)的屬性決定。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：2916146