數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用研究
發(fā)布時(shí)間:2020-12-14 08:36
中國(guó)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(dòng)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(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)從自然屬性、社會(huì)屬性、經(jīng)濟(jì)屬性、技術(shù)屬性四個(gè)方面進(jìn)行分析,既考慮到自然資源對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響,又考慮到技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響,較全面的反應(yīng)了我國(guó)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(duì)象的分布特征和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)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(tái)PolyAnalyst與地理信息系統(tǒng)MapGIS,將我國(guó)的省、區(qū)和直轄市作為數(shù)據(jù)對(duì)象,將各省、區(qū)和直轄市的自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)指標(biāo)作為數(shù)據(jù)對(duì)象的屬性,利用聚類分析來(lái)研究我國(guó)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(guó)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(chǔ)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(zhǎng)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(chǔ)量基本相同,但是,北京、上海的經(jīng)濟(jì)...
【文章來(lái)源】:內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)
【文章頁(yè)數(shù)】:86 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)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(duì)值大的變量其影響可能會(huì)湮沒(méi)絕對(duì)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(gè)數(shù)據(jù)對(duì)在分析中的地位相同,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)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(huì)屬性、技術(shù)屬性、經(jīng)濟(jì)屬性四個(gè)方面進(jìn)行分析,就應(yīng)這四個(gè)屬性的眾多指標(biāo)進(jìn)行建模,以便于分析影響這四個(gè)方面的主要因素?cái)?shù)據(jù)流程圖見(jiàn)圖 3.1。
(1)首先將自然屬性指標(biāo)的所有數(shù)據(jù)入庫(kù)并建立應(yīng)用模型見(jiàn)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(duì)象為中國(guó)行政區(qū),有 20 個(gè)維,所以首先使用主成分分析法降維來(lái)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(guò)程中所起的作用,即某變量對(duì)每類有多重要,總和為 1;Distinction 計(jì)算的是每個(gè)類的部分屬性,用來(lái)定義類中心點(diǎn)到所有觀測(cè)值的重心的距離。如果某個(gè) Distinction 值非常大,則說(shuō)明該類可以由這個(gè)Distinction 值所對(duì)應(yīng)的屬性決定。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]區(qū)域系統(tǒng)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展及其有效程度評(píng)價(jià)研究[J]. 孫會(huì),吳價(jià)寶,孫建萍. 科技管理研究. 2011(16)
[2]動(dòng)態(tài)的粗糙增量聚類方法[J]. 洪亮亮,羅可. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2011(24)
[3]新疆南北疆區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的影響因素——基于Panel數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 付金存,李豫新,李芳芳. 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2011(02)
[4]產(chǎn)業(yè)集聚與中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異——基于新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)視角[J]. 謝永琴,鐘少穎. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2010(05)
[5]2009年中國(guó)綜合交通體系發(fā)展趨勢(shì)研究[J]. 毛保華,彭宏勤,賈順平. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2010(02)
[6]區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間分異研究述評(píng)[J]. 李敏納,蔡舒. 河南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2010(01)
[7]中國(guó)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展的實(shí)證分析[J]. 姚奕,郭軍華,倪勤. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2010(01)
[8]河北省沿海與內(nèi)陸經(jīng)濟(jì)差異與協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)策研究[J]. 田敏,韓國(guó)玥. 河北師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版). 2009(06)
[9]安徽省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的多元統(tǒng)計(jì)分析[J]. 汪潘義,王騎. 華東經(jīng)濟(jì)管理. 2009(09)
[10]一種基于元啟發(fā)式策略的迭代自學(xué)習(xí)K-Means算法[J]. 雷小鋒,楊陽(yáng),張克,謝昆青,夏征義. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2009(07)
博士論文
[1]基于空間外溢效應(yīng)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間俱樂(lè)部趨同研究[D]. 劉迎霞.河南大學(xué) 2010
碩士論文
[1]基于空間數(shù)據(jù)挖掘的點(diǎn)軸開(kāi)發(fā)與生態(tài)環(huán)境關(guān)聯(lián)關(guān)系研究[D]. 王紹巍.哈爾濱師范大學(xué) 2011
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的城市圈比較研究[D]. 程曉歌.華中科技大學(xué) 2011
[3]移動(dòng)對(duì)象軌道異常檢測(cè)算法的研究[D]. 姜金鳳.南京航空航天大學(xué) 2010
[4]基于數(shù)據(jù)挖掘圖書(shū)館管理決策研究[D]. 房宜鋒.內(nèi)蒙古科技大學(xué) 2010
[5]增量聚類算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王淑玲.內(nèi)蒙古科技大學(xué) 2009
[6]聚類融合算法及其在移動(dòng)通信企業(yè)的應(yīng)用[D]. 羅浩.中南大學(xué) 2009
[7]基于相似度的文本聚類算法研究及應(yīng)用[D]. 曾路平.江蘇大學(xué) 2009
[8]基于聚類和矩陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究[D]. 趙鳳榮.內(nèi)蒙古大學(xué) 2008
[9]基于密度聚類算法及其模式評(píng)估方法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 宋飛燕.內(nèi)蒙古科技大學(xué) 2007
[10]基于系統(tǒng)論的固定交易成本分類法及其相關(guān)研究[D]. 徐德斌.北京工業(yè)大學(xué) 2007
本文編號(hào):2916146
【文章來(lái)源】:內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)
【文章頁(yè)數(shù)】:86 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)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(duì)值大的變量其影響可能會(huì)湮沒(méi)絕對(duì)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(gè)數(shù)據(jù)對(duì)在分析中的地位相同,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)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(huì)屬性、技術(shù)屬性、經(jīng)濟(jì)屬性四個(gè)方面進(jìn)行分析,就應(yīng)這四個(gè)屬性的眾多指標(biāo)進(jìn)行建模,以便于分析影響這四個(gè)方面的主要因素?cái)?shù)據(jù)流程圖見(jiàn)圖 3.1。
(1)首先將自然屬性指標(biāo)的所有數(shù)據(jù)入庫(kù)并建立應(yīng)用模型見(jiàn)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(duì)象為中國(guó)行政區(qū),有 20 個(gè)維,所以首先使用主成分分析法降維來(lái)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(guò)程中所起的作用,即某變量對(duì)每類有多重要,總和為 1;Distinction 計(jì)算的是每個(gè)類的部分屬性,用來(lái)定義類中心點(diǎn)到所有觀測(cè)值的重心的距離。如果某個(gè) Distinction 值非常大,則說(shuō)明該類可以由這個(gè)Distinction 值所對(duì)應(yīng)的屬性決定。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]區(qū)域系統(tǒng)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展及其有效程度評(píng)價(jià)研究[J]. 孫會(huì),吳價(jià)寶,孫建萍. 科技管理研究. 2011(16)
[2]動(dòng)態(tài)的粗糙增量聚類方法[J]. 洪亮亮,羅可. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2011(24)
[3]新疆南北疆區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的影響因素——基于Panel數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 付金存,李豫新,李芳芳. 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2011(02)
[4]產(chǎn)業(yè)集聚與中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異——基于新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)視角[J]. 謝永琴,鐘少穎. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2010(05)
[5]2009年中國(guó)綜合交通體系發(fā)展趨勢(shì)研究[J]. 毛保華,彭宏勤,賈順平. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2010(02)
[6]區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間分異研究述評(píng)[J]. 李敏納,蔡舒. 河南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2010(01)
[7]中國(guó)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展的實(shí)證分析[J]. 姚奕,郭軍華,倪勤. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2010(01)
[8]河北省沿海與內(nèi)陸經(jīng)濟(jì)差異與協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)策研究[J]. 田敏,韓國(guó)玥. 河北師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版). 2009(06)
[9]安徽省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的多元統(tǒng)計(jì)分析[J]. 汪潘義,王騎. 華東經(jīng)濟(jì)管理. 2009(09)
[10]一種基于元啟發(fā)式策略的迭代自學(xué)習(xí)K-Means算法[J]. 雷小鋒,楊陽(yáng),張克,謝昆青,夏征義. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2009(07)
博士論文
[1]基于空間外溢效應(yīng)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間俱樂(lè)部趨同研究[D]. 劉迎霞.河南大學(xué) 2010
碩士論文
[1]基于空間數(shù)據(jù)挖掘的點(diǎn)軸開(kāi)發(fā)與生態(tài)環(huán)境關(guān)聯(lián)關(guān)系研究[D]. 王紹巍.哈爾濱師范大學(xué) 2011
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的城市圈比較研究[D]. 程曉歌.華中科技大學(xué) 2011
[3]移動(dòng)對(duì)象軌道異常檢測(cè)算法的研究[D]. 姜金鳳.南京航空航天大學(xué) 2010
[4]基于數(shù)據(jù)挖掘圖書(shū)館管理決策研究[D]. 房宜鋒.內(nèi)蒙古科技大學(xué) 2010
[5]增量聚類算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王淑玲.內(nèi)蒙古科技大學(xué) 2009
[6]聚類融合算法及其在移動(dòng)通信企業(yè)的應(yīng)用[D]. 羅浩.中南大學(xué) 2009
[7]基于相似度的文本聚類算法研究及應(yīng)用[D]. 曾路平.江蘇大學(xué) 2009
[8]基于聚類和矩陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究[D]. 趙鳳榮.內(nèi)蒙古大學(xué) 2008
[9]基于密度聚類算法及其模式評(píng)估方法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 宋飛燕.內(nèi)蒙古科技大學(xué) 2007
[10]基于系統(tǒng)論的固定交易成本分類法及其相關(guān)研究[D]. 徐德斌.北京工業(yè)大學(xué) 2007
本文編號(hào):2916146
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