本文關(guān)鍵詞：主成分分析和聚類在科學(xué)技術(shù)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：改革開放以后,我國(guó)的科學(xué)技術(shù)方面的發(fā)展逐步增強(qiáng),科技體制改革不斷的深化,國(guó)家的創(chuàng)新體制也在不斷的穩(wěn)步向前走,遵循了我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)律,也遵循了科技自身發(fā)展的規(guī)律。目前的科技發(fā)展的格局滿足了市場(chǎng)的需求,并且以市場(chǎng)的需求為導(dǎo)向,正在慢慢地發(fā)展。我國(guó)的科技資源的配置正在進(jìn)一步優(yōu)化的過程之中,市場(chǎng)資源的配置也是在市場(chǎng)規(guī)律的導(dǎo)向作用下自發(fā)完成的,很多國(guó)家級(jí)的資源項(xiàng)目,均是通過競(jìng)爭(zhēng)來實(shí)現(xiàn)的,市場(chǎng)是競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)果,優(yōu)勝劣汰,這就是市場(chǎng)本身。通過研究中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中的科學(xué)技術(shù)相關(guān)的數(shù)據(jù),得到全國(guó)31個(gè)行政單位的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),包括專利申請(qǐng)數(shù)、新開發(fā)項(xiàng)目數(shù)、有產(chǎn)品或工藝創(chuàng)新活動(dòng)的企業(yè)數(shù)、測(cè)繪基準(zhǔn)成果等51個(gè)統(tǒng)計(jì)變量。本文針對(duì)31個(gè)行政單位的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分地區(qū)科學(xué)技術(shù)數(shù)據(jù)分析,主要完成以下兩個(gè)工作。(1)對(duì)分地區(qū)科學(xué)技術(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。經(jīng)過對(duì)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中分地區(qū)科學(xué)技術(shù)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到31個(gè)行政單位51個(gè)屬性變量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),維數(shù)較高,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。主成分分析就是將多個(gè)屬性變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)主成分的過程。在主成分分析的過程中,達(dá)到兩個(gè)目的,第一個(gè)目的是降維,簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),第二個(gè)目的是少數(shù)幾個(gè)主成分組成的數(shù)據(jù)矩陣還能夠反映大部分的數(shù)據(jù)信息。主成分分析,可以說是將原始數(shù)據(jù)屬性變量進(jìn)行濃縮的一個(gè)過程。經(jīng)過主成分分析,將51個(gè)屬性變量降維,用8個(gè)主成分來表示。通過計(jì)算主成分得分,得到31個(gè)行政單位的科學(xué)技術(shù)相關(guān)的綜合得分,對(duì)31個(gè)行政單位進(jìn)行排名,并且給出參考意見。(2)對(duì)分地區(qū)科學(xué)技術(shù)數(shù)據(jù)聚類分析。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一項(xiàng)重要的知識(shí)手段。它主要是利用“物以類聚”的思想將數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類,將特征相似或者相近的對(duì)象放在同一個(gè)類中,將特征不同的對(duì)象放在不同的類中。將31個(gè)行政單位的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得到的主成分結(jié)果進(jìn)行K均值聚類分析,得到3個(gè)聚類結(jié)果,依次定義為“科學(xué)技術(shù)發(fā)達(dá)地區(qū)”、“科學(xué)技術(shù)一般地區(qū)”和“科學(xué)技術(shù)不發(fā)達(dá)地區(qū)”,為我國(guó)的經(jīng)濟(jì)做出相關(guān)的參考性數(shù)據(jù)分析。
【關(guān)鍵詞】：主成分分析 聚類分析 主成分得分 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 我國(guó)科學(xué)技術(shù)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2 本文的數(shù)據(jù)來源11-13
• 1.3 數(shù)據(jù)挖掘13
• 1.4 本文的主要工作13-14
• 1.5 本文的主要目的14-15
• 1.6 本文選擇主成分分析和聚類分析算法的原因15-16
• 1.7 本文的主體框架16-17
• 1.8 本章小結(jié)17-18
• 第2章 理論部分介紹18-27
• 2.1 主成分分析18-20
• 2.2 SPSS統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件20-22
• 2.3 聚類分析22-25
• 2.3.1 聚類分析簡(jiǎn)介22-24
• 2.3.2 K均值聚類分析24-25
• 2.4 MATLAB軟件25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 主成分分析在分地區(qū)科學(xué)技術(shù)數(shù)據(jù)研究中的應(yīng)用27-45
• 3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理27-29
• 3.2 主成分分析過程29-42
• 3.3 主成分綜合得分結(jié)果42-44
• 3.4 我國(guó)科學(xué)技術(shù)研究的參考意見44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第4章 聚類分析在分地區(qū)科學(xué)技術(shù)數(shù)據(jù)研究中的應(yīng)用45-49
• 4.1 數(shù)據(jù)綜合處理45
• 4.2 K均值聚類過程45-46
• 4.3 聚類分析結(jié)果及分析46-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第5章 總結(jié)及展望49-51
• 5.1 全文總結(jié)49-50
• 5.2 展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-56
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果56-57
• 致謝57

【相似文獻(xiàn)】

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3 孫曉東;胡勁松;焦s

本文編號(hào)：275440