安徽工程大学本科
课程设计（论文）
专业：
题目：基于聚类分析方法的农村消费状况探索
作者姓名： ***
指导老师：
成绩：
年月日
摘要
多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。近30年来，随着计算机应用技术的发展和科研生产的迫切需要，多元统计分析被广泛应用于自然学科和社会科学的各个学科，已经成为人们解决实际问题不可或缺的重要工具。我国是一个农业大国，农民约占全国总人口的70%以上，是最大的消费群体，进行研究时要
处理大量的复杂信息，因此运用统计方法探索农村消费状况有着重要的实际意义。
本文首先从我国农村消费现状入手，采用聚类分析方法对我国各地区农村消费支出结构水平进行分类比较研究，以得出各因素对农村消费状况影响程度，进而得出了相应的结论并提出增加我国农村居民消费的对策：一是增加农村居民收入；二是提高消费者素质；三是改善农村居民的消费环境；四是完善农村社会保障；五是统筹协调发展。
本文所研究的农村消费状况就受多种因素支配，各种因素之间也常存在着一定的内在联系和相互制约。需要分析哪些是主要的，本质的，哪些是次要的，片面的，他们之间是什么样的关系等问题，多元统计分析正是解决这些问题的有力工具。因而利用统计方法中的聚类分析有着重要的应用价值。
关键词：农村；消费；聚类分析
引言
经过改革开放三十年的风雨历程，在投资、消费和出口三驾马车的拉动下，我国经济飞速发展，人民生活水平日益提高，居民收入不断增长,全面建设小康社会取得重大进展，实现了人民生活由温饱不足向总体小康的历史性跨越。
十七届三中全会提出“到2020年，农村改革发展基本目标任务是：农村经济体制更加健全，城乡经济社会发展一体化体制机制基本建立；现代农业建设取得显著进展，农业综合生产能力明显提高，国家粮食安全和主要农产品供给得到有效保障；农民人均纯收入比2008年翻一番，消费水平大幅提升，绝对贫困现象基本消除[1]。”党中央正式
把提升农村居民消费水平作为未来我国经济发展的目标，不仅体现了改革开放给农村居民生活所带来的显著变化，更体现了整个中国居民的整体消费水平的增长，借此稳定中国的经济基础，实现国民经济的可持续发展的长远规划。
随着党中央对农村消费的重视，社会各界对农村居民消费的关注程度不断增加，出现了大量对农村居民消费的研究成果。朱信凯、雷海章和王宏伟，采用了相对收入理论研究我国农村居民消费行为。刘建国和李锐、项海荣在弗里德曼的持久收入假说消费理论框架下，对我国农村居民消费倾向进行研究。汪宏驹、张慧莲从流动性约束角度剖析了我国农村居民消费行为。西方经济学的消费理论一般突出收入是影响消费的主要因素。凯恩斯的绝对收入假说认为，消费是由收入唯一决定的，消费和收入之间存在稳定的函数关系。杜森贝利的相对收入假说认为，消费者的消费支出水平不仅受当前收入水平的影响。也受自己历史上曾经实现的消费水平的影响，这种现象被称为消费的“不可逆性”。毫无疑问，国内有关此类问题的研究还处于理论阶段，与国外相比仍有很大差距，有待进一步扩展和深入。
评价指标的选取：探索农村消费状况,必须建立适当的指标体系。但由于消费指标的复杂性和多样性,各指标的选取要遵循以下原则: (1) 选取的指标能客观地反映农村消费状况主要方面；(2) 指标之间基本上相互独立； (3) 尽量选取相对指标。本文选取了食品（1X ）、衣着（2X ）、居住（3X ）、家庭设备及服务（4X ）、交通和通讯（5X ）、文教娱乐用品及服务（6X ）、医疗保健（7X ）、其他商品及服务（8X ）[2]。
第1章 绪 论
1.1 选题背景
改革开放30多年来，我国经济一直保持高速增长。伴随着经济的高增长，我国居民的总体收入水平也相应大幅提高，人民生活质量已基本达到小康水平，同时收入分配的格局发生了重大变化，个人收入来源日趋多样化。但是随着个人收入取得的市场化程度提高，出现了个人收入分配差距过大的情况，而且这种趋势越来越显著。在经过2008年重大自然灾害后，我国又面临着国际金融危机的蔓延和巨大冲击。近十年来，我国的
经济规模不断扩大。2008年GDP总量已超过30万亿元，居世界第三位。然而，虽然经济蛋糕做大了，但国内居民享用的份额却在不断下降，其突出的特征是投资率和消费率的变化。我国近十年平均投资率在20%以上，比世界平均投资率(20% 左右)高出近20 个百分点；近十年平均最终消费率为36.6%，比世界平均消费率(78%左右)低20多个百分点。我国的消费率不仅大大低于世界平均水平，并长期呈下降趋势。目前我国最终消费率过低，在很大程度上是由于居民消费持续走低造成的。我国居民消费率从1998 年的76% 下降到2007年的72.7%，达到历史最低水平；与此同时，城乡居民消费差距持续扩大。在居民消费支出构成中,城镇居民和农村居民的消费比重比十年前年分别提高和下降11.3个百分点。由于最终消费率长期偏低,国内居民消费需求增长缓慢,经济增长过份依赖投资和出口。三大需求对GDP增长的贡献率,近十年投资的贡献率由1998 年的26.2% 上升到2007 年的20.9%,而消费的贡献率则由37.1% 下降到39.2%，投资对GDP 增长的拉动作用明显增强，而消费的拉动作用明显减弱，导致了我国现阶段经济增长动力不足，国内经济形势严峻。
1.2研究意义
作为一个发展中国家，拉动经济增长的最主要力量仍然是国内需求，而扩大国内需求的一个重要举措是刺激国内消费，而农民作为中国广大的消费群体，其消费水平和消费需求的变化直接关系到内需的政策的效果。目前，农民生活水平虽然有显著提高，但是农民消费仍然不足。长期以来农村消费市场启而不动、发展缓慢，这已经影响到整个国民经济的健康发展。同时，我国投资与消费的长期失衡孕育着经济运行的巨大风险消费率偏低，投资率过高，往往造成产能过剩，产品供过于求矛盾突出，导致企业效益下降，失业率增加；还造成内需不足后国内企业为求出路只能寻求海外市场，从而导致出口压力增大，人民币升值压力加大，外部风险加大；更为严重的是，居民消费率持续过低，不但使投资行为有可能偏离目标，即投资为了创造财富，最终为了消费而且终将使投资行为缺乏最终消费的强力支持而难以为继，进而造成经济的大起大落[3]。因此研究中国农村居民消费状况，对于我国制定完善经济政策，改善农村居民消费结构，促进消费水平，进一步提高农民消费质量有重要的意义。
第2章聚类分析
2.1基本思想
聚类分析的基本思想是认为研究的样本或变量之间存在着程度不同的相似性，根据一批样本的多个观测指标，具体找出一些能够度量样本或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样本(或变量)聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样本(变量)也聚合为一类，关系密切的聚合到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到把所有的样本(或变量)都聚合完毕，把不同的类型一一划分出来，形成一个由小到大的分类系统；最后再把整个分类
系统画成一张图，将亲疏关系表示出来[2]。 2.2 系统聚类法
就聚类分析的内容而言，可分为系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法和模糊聚类法。这里主要介绍系统聚类法。
系统聚类法的聚类过程如下：首先将所研究的每个事物对象自己看作一个类，计算相互之间的接近程度后，将最相近的先合并为一类。然后，进一步计算类与类之间的距离，再合并相近的类，直至将所有对象合并为一个大类。也就是说，系统聚类的过程实际上给出了从最细的分类（每个对象自己为一类）到最粗的分类（所有的对象归为一类）之间的所有分类结果。最后，根据问题需要，可以将对象分为若干类，即选择聚类过程中的一个分类结果。
设有n 个样品，每个样品测得p 项指标（变量），原始资料阵为
12 1112
112122
2212p
X X X p p n n np n x x x x x x x x X x x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=
⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
（2-1） 其中(1,,;1,,)ij x i n j p ==为第i 个样品的第j 个指标的观测数据。第i 个样品i x 为矩阵x 的第i 行所描述，所以任何两个样品k x 与L x 之间的相似性，可以通过矩阵x 中的第K 行与第L 行的相似程度来刻划；任何两个变量k X 与L X 之间的相似性，可以通过第K 列与第L 列的相似程度来刻画。 23 点与点之间距离的度量方法
点与点之间的距离包括欧式距离（Euclideam distance ）、欧式距离的平方（Squared Euclidean distance ）、切比雪夫（Chebychev ）距离、绝对值距离（Block ）、明氏距离（Minkowski ），同时SPSS 还给出了一个自定义（Customized ）的距离，它是一个绝对幂的度量，即变量之差绝对值的q 次幂之和的r 次根，q 与r 由用户指定。另外还有相似系数Cosine （变量矢量的余弦）和Pearson correlation （皮尔森相关系数）。距离和相似系数计算公式如下：
欧式距离：
(,)K L d x x =
(2-2)
欧式距离的平方： 2
1
(,)()p K L Kj Lj j d x x x x ==-∑ （2-3）
变量矢量的余弦：
(,)p
Kj
Lj
K L x
x COSINE x x =
∑ (2-2)
皮尔森相关系数：
()()
p
K L Kj
Lj KJ x
x x x r --=
∑ （2-3）
切比雪夫距离： 1(,)max K L Kj Lj j p
d x x x x ≤≤=- （2-6）
绝对值距离： 1
(,)p
K L Kj Lj j d x x x x ==-∑ （2-7）
明氏距离：
(,)p
K L j d x x == （2-8）
自定义距离：
1
(,)p
K L j d x x == （2-9）
2.2 类之间距离的度量方法
类与类之间的距离定义不同，就产生了8种不同的系统聚类方法：最短距离法（Nearest neighbor ）、最长距离法（Furthest neighbor ）、重心法（Centroid clustering ）、中间距离法（Median clustering ）、类平均法（Within-groups linkage ）、可变类平均法（Between-groups ）、离差平方和法（Ward ）和可变法。SPSS 给出了前7种，系统默认为可变类平均法。这样由于所选择的聚类方法不同，往往聚类的结果会有些差异。因此在应用中可以多选择几种方法聚类，找出共性的结果对一些有争议的可以使用判别分析解决。下面列出了SPSS 的上述7种系统聚类方法及其类与类之间距离的定义。其中ij
d 表示类p G 的任意样品i X 与类q G 的任意样品j X 之间的距离；pq D 表示类p G 与q G 之间的距离；类
r G 是由类p G 与q G 合并而成的新类，任意其他类k G 到类r G 的距离自然就记为kr D 。
类平均法： 2
21
ij
pq i
j
p q
d
D n n =∑∑，222
p q kr
kp
kq r
r
n n D D D n n =+
（2-10）
可变类平均法： 221
pq ij
i
j
p q
d
D n n =
∑∑，
2222
(1)(1)p q kr
kp
kq pq r
r
n n D D D D n n βββ=-+
-+ （
1β<） （2-11） 最短距离法： }
{min ,,pq ij i p j q D d X G X G =∈∈ (2-12)
最长距离法： }{max ,,pq
ij
i
p
j
q D d X G X
G =∈∈ （2-13）
重心法： (,)p q pq D d X X =，
p X 为类p G 样品的均值（重心），q X 为类q G 样品的均值 （2-12）
中间距离法： 2222111,02
2
4
kr kp kq pq D D D D ββ=
++-≤≤ （2-13）离差平方和法： 2
22
2k p k q k kr kp
kq
pq
r r
r k
r k
n n n n n D D D D n n n n n n ++=
+-+++ （2-16）
第3章 聚类分析计算与分析
下面以一个具体的例子来实现实证分析。2008年我国其中31个省、市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出食品（1X ）、衣着（2X ）、居住（3X ）、家庭设备及服务（4X ）、交通和通讯（5X ）、文教娱乐用品及服务（6X ）、医疗保健（7X ）、其他商品及服务（8X ）。 3.1 聚类分析的计算
使用系统聚类法对各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出进行聚类，即从综合角度来看哪些地区的消费水平类似；再对不同的消费项目进行聚类，即对变量进行聚类，来看哪些变量属于一类。其数据如表3-1所示。
表3-1 原始数据表
注：数据来源—https://www.doczj.com/doc/1d19336680.html,（中华人民共和国国家统计局）3.2计算结果与分析
利用SPSS软件进行计算，结果如下：
表3-1 案件处理综述
结果。共31个有效数据（Valid）参加了分析，无缺失值记录（Missing），总记录数为31个（Total）。
象的名称，第一列对应的格中给出这次聚在一起的两个群间的距离。可看出：第一步河北和河南聚在一起，他们的相关系数为0.198；第二步广西和云南聚在一起，他们的相关系数为0.232，…，如此类推。
使用Sort Cases命令，对数据窗口中Ward法生成的分类变量CLU3_1进行排序，如表3-3所示。
表3-3 Ward法聚类结果整理表
从表中分类我们可以清楚的看出：
第一类是北京、上海、浙江这几个经济发展水平很高的地区，这些地区的农村居民的衣着、交通和通讯、文教娱乐用品及服务、医疗保健等这几个项目的支出比例是这3类中最高的，这些消费项目是已经超越于日常生活必需品消费，因此这一类的农村居民生活水平是最高的。
第二类中的这些地区的农村居民的衣着、交通和通讯、文教娱乐用品及服务、医疗
保健等这几个项目的支出比例在所有的消费中占的比例也非常高，仅次于第一类中的几个地区，农村居民的生活水平大部分已经达到了小康水平。
第三类中的地区的农村居民的生存性消费还是占主导地位，即食品、居住占主导，而精神消费、娱乐文化等消费欠缺，这一类中的农村居民生活水平已经解决了温饱，正在向小康迈进。从分类中可以看出，生活水平较高的农村居民都是东部沿海经济较发达的省市，而西南部欠发达省市的农村居民生活水平相对较低，这很大原因是各地区经济发展不平衡，造成居民收入差异较大，使得贫困地区的居民可用于消费的资金不多，不敢消费。
如下图所示，树状聚类图的横轴为距离，纵轴为各个案例（即初始小类），从图中看出：河北和河南两群之间的距离最短，他们首先聚在一起；在剩余的30类中（河北和河南第一步已聚在一起，算作一类），广西和云南间距离最短，他们聚在一起，聚了两步，减少了2类，…，直到最后，由31个案例聚在一起聚成一个大群，直至此系统聚类过程完成。所以说正是由于树状聚类图能直观明了的展示聚类的过程，所以实际中应用广泛。
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
Dendrogram using Ward Method
Rescaled Distance Cluster Combine
C A S E 0 3 10 13 20 23
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
河北 3 ─┐
河南 16 ─┤
安徽 12 ─┼─┐
陕西 27 ─┤│
山西 2 ─┘├───┐
青海 29 ─┐││
宁夏 30 ─┼─┘│
新疆 31 ─┘│
广西 20 ─┐├─────────────┐
云南 23 ─┼─┐││
江西 12 ─┤│││
四川 23 ─┤│││
重庆 22 ─┘│││
海南 21 ───┼───┘│
贵州 22 ─┬─┤├───────────────────────────┐甘肃 28 ─┘│││西藏 26 ───┘││福建 13 ─┬─┐││广东 19 ─┘├───┐││江苏 10 ───┘│││湖北 17 ─┬───┐├─────────────┘│湖南 18 ─┘│││天津 2 ─┐├─┘│辽宁 6 ─┤││内蒙古 3 ─┼─┐││吉林 7 ─┤├─┘│黑龙江 8 ─┘││山东 13 ───┘│北京 1 ───┬─┐│浙江 11 ───┘├───────────────────────────────────────────┘
上海 9
图3-1 树状聚类图
结论与建议
由以上分析可见，近些年来,我国农村居民消费水平和生活质量有了显著提高, 消费结构也相应发生了深刻的变化, 部分地区农村居民的生活水平已经实现了从传统的“温饱型”到“小康型”的全面升级。但是我们从中也能发现我国农村居民消费存在着不少问题，主要表现在以下方面：
（一）农村居民的消费结构
所谓消费结构，是指“农村居民对各种消费资料和劳务消费的比例关系，它是农民消费状况和消费特点的重要指标，也能反映出农民的消费水平[6]。”主要包括食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通讯、文教娱乐、居住、及其他商品和服务等8个结构支出。
第一，中国农村居民的总体消费水平偏低，消费结构有生存型消费的特征。“食物支出在总消费支出中所占的比重是一个十分重要的指标，它是反映生活水平与消费质量的高低的一个十分敏感的指标[7]。”而我国农村居民吃、穿、住等基本生活资料的需求仍然是消费支出的大项，这些消费占全年消费的一半，有的地区甚至更高。虽然进入21世纪以来生存型消费比重有所降低，但幅度不大。
第二，交通、通讯、娱乐、教育消费大幅增加。随着农村收入水平提高，农村电话、电视普及率的提高，带动了农村居民的通讯与娱乐消费的大幅度提升，农村居民对教育的重视程度大大提高。然而，由于农村地处偏远，文化设施匮乏，农村居民享受娱乐文化消费的阻碍较大，因此对精神消费的需求虽然存在，但实施起来有一定客观上的困难，阻碍了农村精神消费的增加。同时近年来教育费用呈现出上升趋势，物价上涨，这些消费对农村居民来说是种沉重的负担。
（二）农村居民的消费心理
所谓消费心理，是指消费者进行消费活动时所表现出的心理特征与心理活动的过程，消费者心理与行为是一种极其复杂的社会心理学现象，它不仅受消费者自身的需要、动机等心理因素的影响，而且受消费活动的外界影响。对于农村消费者来说，他们的消费行为更是受到传统观念﹑现实环境﹑经济趋势等的制约。
第一，勤俭持家的传统心理，消费谨慎。农村居民对于生活消费品，抱着多用一天算一天的想法，购买消费品追求价格低廉，实用，不需要的生活品，有购买能力也不会购买，此种心理直接导致农村居民消费率过低，资金流动不畅，并严重影响我国总体消费水平的提高，严重的影响了农村合理有效消费的升级。
第二，缺乏对消费的科学性合理性的认识，偏重于远期消费。由于信息流通的不畅与受教育的程度偏低，许多农村家庭的消费意识相对滞后，农村居民对一些消费品给生活所带来的便利﹑以及连带而产生的经济效益认识不足，限制了他们对于消费品的购买。农村居民由于对预期收入信心不足，所以要为自身的养老﹑治病﹑农业规划做好长期的准备，还要为子女的上学﹑结婚﹑盖房等大量存钱，这就使农民不得不牺牲一些眼前的消费而顾及长远，此种心理大幅度地减低了农村即时消费的总量，预防性储蓄数额较大，即时消费减少。
（三）各地区消费水平差距较大
由于各地区经济发展水平等方面存在差异，使得不同地区的农村居民收入水平不同，可有用于消费的资金多少不同。我们从分析结果中可以看到，那些农村居民生活水平达到小康的地区，都是东部沿海经济较发达的省市，他们不再是为了解决温饱，而是往精神文化消费方面发展。而中西部省市的农村居民的生活水平仅仅停留在解决基本生活问题，精神文化消费匮乏。
针对以上问题，应从以下几个方面入手：
（一）提高农村居民收入，启动消费
提高农村居民收入，是扩大内需，启动消费最直接、最有效的办法之一。只有当农村居民有可靠的收入保障他们才能放心的去消费。而提升农民素质 ,是增加农民收入的关键。作为农民自己要充分发挥主观能动性 ,主动学习知识和技能 ,不断提高自身素质 ,提高农民增收致富的本领。政府有关部门要认真贯彻落实国家的各项扶农政策，大
力调整农业结构，引导农村剩余劳动力转移，为农村居民就业增收提供途径。
（二）提高消费者素质
消费者素质是特指人们为消费主体在消费行为上所具备的修养和能力。这种能力主要包括审美鉴赏能力、识别挑选能力、质量监督能力和适度消费能力。提高消费者素质，是优化消费结构的关键。提高消费者素质，建立科学、健康的消费观念是一个长期的任务。当前，要积极运用舆论工具，宣传消费知识，树立正确的消费观念和消费意识，把消费结构引向物质文化和精神文明相结合的方向，从而优化消费结构，拓宽消费领域。（三）优化消费环境
随着人民生活水平的提高和消费观念的转变，农村居民服务需求、信息产品消费需求以及精神文化等需求明显增加，市场发展潜力巨大。为了使农村居民消费没有后顾之忧，政府应加大支持农村基层工商所工作的力度，加强其在农村市场的执法力度；严厉打击出售伪劣商品的违法、违规行为，杜绝害农、坑农事件的发生，维护农村消费者的合法消费权益，让农村居民能够放心的大胆消费，促进农村消费的增长。同时着重发展与人民生活密切相关的交通、邮电、教育、医疗、金融、保险、房地产、商业、家庭服务、咨询等服务行业及计算机网络、软件等高科技信息产品产业的发展。满足城乡居民物质生活需要，为城乡居民消费结构向更高层次发展提供条件。
（四）完善农村社会保障体系
农村社会保障体系既是影响农村居民预期消费的重要因素，也是制约扩大农村即期消费的基本因素。统筹城乡的和谐发展，加快完善农村居民的社会保障体系，有效地稳定农民支出预期，不仅可以增强国家对农村消费的调节功能，同时也有助于释放农民长期受到压抑的消费热情。增加农村最低生活保障补贴；全面彻底普及九年义务教育，只有充分消除农民生活中的后顾之忧，提高农民整体保障水平，才能激发广大农民的消费欲望，促进农村消费市场的大力发展。
（五）统筹协调发展
从以上分析可以看出，中、东、西部地区的农村居民消费水平存在着较大的差距，这主要是收地区经济水平发展的影响，而政府实施的“西部大开发战略”、“中部崛起战略”以及“东北老工业基地振兴战略”的战略的实施，是地区消费差距得到改善。于此同时，应针对不同地区的差异性，制定相应的刺激消费政策。比如，西部应该采取增加转移支付的政策，使得人们在满足基本生活消费的同时，能够有能力消费其他产品。东部生活水平较高地区可以调整税收政策，促进他们对奢侈品的消费。
参考文献
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[8]李文遐.当前农村消费需求不足的原因及政策建议[J].经济论坛,2007.(7):32-38.
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[10] 潘培,杨顺顺,栾胜基.我国农村居民消费结构变化及其环境影响分析[J].安徽农业科学,2009,37(26):12732-12733,12772.
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安徽工程大学本科 课程设计（论文） 专业： 题目：基于聚类分析方法的农村消费状况探索 作者姓名： *** 指导老师： 成绩： 年月日 摘要 多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。近30年来，随着计算机应用技术的发展和科研生产的迫切需要，多元统计分析被广泛应用于自然学科和社会科学的各个学科，已经成为人们解决实际问题不可或缺的重要工具。我国是一个农业大国，农民约占全国总人口的70%以上，是最大的消费群体，进行研究时要
处理大量的复杂信息，因此运用统计方法探索农村消费状况有着重要的实际意义。 本文首先从我国农村消费现状入手，采用聚类分析方法对我国各地区农村消费支出结构水平进行分类比较研究，以得出各因素对农村消费状况影响程度，进而得出了相应的结论并提出增加我国农村居民消费的对策：一是增加农村居民收入；二是提高消费者素质；三是改善农村居民的消费环境；四是完善农村社会保障；五是统筹协调发展。 本文所研究的农村消费状况就受多种因素支配，各种因素之间也常存在着一定的内在联系和相互制约。需要分析哪些是主要的，本质的，哪些是次要的，片面的，他们之间是什么样的关系等问题，多元统计分析正是解决这些问题的有力工具。因而利用统计方法中的聚类分析有着重要的应用价值。 关键词：农村；消费；聚类分析 引言 经过改革开放三十年的风雨历程，在投资、消费和出口三驾马车的拉动下，我国经济飞速发展，人民生活水平日益提高，居民收入不断增长,全面建设小康社会取得重大进展，实现了人民生活由温饱不足向总体小康的历史性跨越。 十七届三中全会提出“到2020年，农村改革发展基本目标任务是：农村经济体制更加健全，城乡经济社会发展一体化体制机制基本建立；现代农业建设取得显著进展，农业综合生产能力明显提高，国家粮食安全和主要农产品供给得到有效保障；农民人均纯收入比2008年翻一番，消费水平大幅提升，绝对贫困现象基本消除[1]。”党中央正式
spss样本聚类案例分析 SPSS样本聚类案例分析 在社会科学研究中，数据的分析和处理是至关重要的环节。其中，聚类分析是一种将相似对象组合在一起的技术，可以帮助我们更好地理解数据的结构并获取有价值的信息。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款广泛使用的数据分析工具，具有强大的聚类分析功能。本文将通过一个具体的案例，介绍如何使用SPSS进行样本聚类分析。 案例背景 假设我们正在进行一项关于消费者购物行为的研究，旨在了解不同群体的购买偏好和习惯。为了实现这一目标，我们收集了一些关于消费者特征和购物行为的数据。数据包括年龄、性别、收入、购物频率、购买物品的类型等信息。 SPSS聚类分析过程 1、数据准备 打开SPSS软件，导入包含所需变量的数据集。在本案例中，我们需要导入包含年龄、性别、收入、购物频率、购买物品类型等变量的数据集。
2、选择聚类变量 在聚类分析中，我们需要选择用于分类对象的变量。根据研究目的，我们将选择所有收集到的变量，以便在聚类过程中考虑多种因素。3、确定聚类数目 在开始聚类之前，我们需要确定最终希望得到多少个类别。这通常需要根据实际情况和研究目标进行判断。在本案例中，我们希望将消费者分为3个类别，以便于后续的对比和分析。 4、执行聚类分析 在SPSS中，我们可以使用K-均值聚类法（K-Means Cluster Analysis）进行聚类分析。选择“分析”菜单下的“分类”子菜单，然后选择“K-均值聚类”。将选定的变量拖入“变量”栏，并设置类别数为3。点击“确定”按钮，SPSS将进行聚类分析。 5、结果解读 SPSS将生成一个包含每个对象所属类别的输出窗口。我们可以通过观察结果，了解每个类别的特征以及对象在各个类别中的分布情况。此外，SPSS还提供了多种图形工具，如树状图和聚类散点图，可以帮助我们更好地理解聚类结果。 结果分析
机器学习中的聚类分析应用案例在机器学习领域，聚类分析是一种无监督学习方法，用于发现数据中的隐藏结构和模式。通过对数据进行分组，聚类分析可以帮助我们理解数据集的内在特性。在本文中，我们将探讨机器学习中聚类分析的应用案例。 一、电商产品分类 在电商行业中，存在大量的产品和商品信息，如何对这些产品进行有效的分类和组织是一个重要的问题。聚类分析可以帮助我们将相似的产品分组，并为电商平台提供更好的用户体验。 例如，假设我们有大量的电子产品信息，包括手机、笔记本电脑、平板电脑等。利用聚类分析，我们可以将这些产品根据其特征进行分组，比如处理器型号、内存大小、价格等。通过这种方式，用户可以更方便地浏览和比较同一类别的产品，并找到最适合自己的商品。 二、社交媒体用户分析 社交媒体平台上的用户数量庞大，而且用户间的兴趣和关系错综复杂。聚类分析可以帮助我们理解不同用户之间的相似性，并为社交媒体平台提供个性化推荐和精准广告投放。 以微博为例，如果我们想要将用户分成不同的兴趣群体，可以使用聚类算法来发现用户之间的相似性。通过分析用户的发帖内容、点赞和评论等信息，我们可以将用户分成运动爱好者、美食爱好者、电影
迷等不同的类别。这样，我们可以为不同兴趣群体提供个性化的内容 推荐和广告投放。 三、医疗诊断 在医疗领域，聚类分析可以帮助医生和研究人员对疾病进行分类和 诊断。通过对患者的病历和检查结果进行聚类分析，可以找出不同疾 病之间的关联和区别。 举个例子，假设我们有一批乳腺癌患者的病历数据，包括肿瘤大小、淋巴结转移情况、年龄等特征。通过聚类分析，我们可以将这些患者 分成不同的组群，每个组群代表一种不同的乳腺癌类型。这样，医生 可以根据患者所属的组群来进行个性化的治疗和诊断。 四、客户细分 在市场营销中，了解客户的需求和偏好对于提供定制化的产品和服 务至关重要。聚类分析可以帮助企业将客户分成不同的细分市场，以 更好地满足客户的需求。 以银行业为例，通过对客户的消费行为、借贷记录、资产状况等数 据进行聚类分析，可以将客户分成不同的细分市场，例如高净值客户、中产阶级客户、学生群体等。企业可以根据不同细分市场的特点设计 相应的产品和服务，提高客户的满意度和忠诚度。 总结： 聚类分析在机器学习中有广泛的应用，涉及到电商产品分类、社交 媒体用户分析、医疗诊断和客户细分等领域。通过对数据进行聚类，
聚类分析算法及其应用 聚类分析是一种数据挖掘技术，在统计学和机器学习领域应用广泛。它的主要 目的是将相似的数据点分组，以便可以更有效地分析和处理数据。在本文中，我们将介绍聚类分析的基本概念、不同算法的工作方式以及它们在实际应用中的应用。 一、基本概念 聚类分析涉及将数据点划分为不同的群组或簇，群组内的数据点应该彼此相似，而群组之间的数据点则不应该相似。聚类问题有两个基本的目标：发现数据点之间的相似性和利用这些相似性来组织数据。 一个聚类算法必须满足以下三个条件： 1.距离计算：算法需要计算每个数据点之间的距离。这可以通过欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等方法完成。 2.簇的定义：算法必须定义什么样的数据点可以被归为同一个簇。这通常是基 于距离阈值或数据点之间的相似性波动来完成的。 3.分组方法：算法需要定义如何将数据点划分为不同的簇。这可以通过层次聚类、K均值聚类、DBSCAN 等算法完成。 二、聚类分析算法 现在，我们将介绍几种常用的聚类分析算法，以及它们的工作方式和应用场景。 1. K均值聚类 在K均值聚类中，算法尝试将数据点分为K个簇，每个簇由一个中心点代表。初始时，中心点被随机分配，该算法的主要目标是将每个数据点与它们距离最近的中心点匹配。
具体来说，K平均聚类过程如下： 1.随机初始化K个中心点。 2.将每个数据点分配给与其距离最近的中心点。 3.重新计算每个簇的中心点。 4.重复2和3，直到收敛或达到预定次数。 K均值聚类算法的主要优点是简单易用，适用于大规模数据集；然而，它存在以下几个缺点：确定簇数的问题，对数据集中的异常值敏感，易受初始点的影响。 2. 层次聚类 层次聚类是一种聚类算法，在这种算法中，簇是树形有序的结构，直到簇中包含单个数据点为止。层次聚类可分为两种不同的类型：凝聚层次聚类和分裂层次聚类，它们的主要区别在于簇如何被组合或分离。 例如，对于凝聚层次聚类，可以将数据点视为单个簇，并重复以下过程，直到只剩下一个簇： 1.找到相邻距离最短的两个簇。 2.合并这些集群以形成一个新的集群。 3.重复此过程，直到只剩下一个簇。 层次聚类算法的优点是可以自动确定集群的数量。然而，它需要计算数据点之间的单元格，因此当处理大量数据时，算法变得非常耗时。 3. DBSCAN DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种密度聚类算法，它试图将数据点划分为具有相同密度的簇。
聚类分析 16个地区农民生活水平调查分析报告
题目： 下表是我国16个地区农民在1982年的支出情况的抽样调查数据的资料汇总，每个地区都调查了反应每个人平均生活消费支出情况的六个指标。试利用调查资料对16个地区进行分析。 解： 下表中的6各变量分别代表： X1：食品 X2：衣着 X3：燃料 X4：住房 X5：生活用品及其他 X6：文化生活服务支出 对数据做标准化变换，样品间距离定义为欧氏距离，分别利用类平均法系统聚类、最短距离法系统聚类、最长距离法系统聚类、中间距离法系统聚类以及ward利差平方和法系统聚类对样本数据进行分析。
1.类平均法系统聚类 mydata=read.table("clipboard",header=T) attach(mydata) a=cbind(x1,x2,x3,x4,x5,x6) rownames(a)=mydata$country detach(mydata) hc1=hclust(dist(a),"average") cbind(hc1$merge,hc1$height) plot(hc1,hang=-2,ylab="欧式距离",main="类平均法系统聚类") 结果为：G1={上海} G2={北京，江苏} G3={山东，内蒙，黑龙江，山西，河北，河南} G4={辽宁，天津，江苏} G5={吉林，安徽，福建，江西} 2.最短距离法系统聚类 hc2=hclust(dist(scale(a)),"single") cbind(hc3$merge,hc3$height)#聚类次序 plot(hc3,hang=-2,ylab="欧式距离",main="最短距离法系统聚类")
聚类算法的应用案例 聚类算法是一种无监督学习算法，用于将相似的数据样本聚集到一起以形成不同的类别或群组。聚类算法的应用非常广泛，涵盖了多个领域和行业。下面是一些聚类算法的应用案例： 1.市场细分 聚类算法可以将消费者分成不同的群组，以便企业可以更好地了解和满足他们的需求。例如，一家公司可以使用聚类算法来将客户分成不同的群组，以便可以针对每个群组制定具体的营销策略和促销活动。 2.社交网络分析 聚类算法可以将社交网络中的用户分成不同的群组，以便更好地理解他们之间的关系和行为模式。例如，通过聚类算法，可以将社交网络中的用户分成不同的兴趣群组或社区，以便为他们提供更相关的内容和推荐。 3.图像分析 聚类算法可以用于图像分析，将相似的图像进行聚类，以便更好地理解和组织图像数据。例如，可以使用聚类算法将图像库中的照片分成不同的类别，例如风景、人物、动物等，以便更方便地进行管理和检索。 4.区域划分 聚类算法可以将地理空间中的位置点聚类到不同的区域中，以便更好地理解和分析该区域的特征。例如，在城市规划中，可以使用聚类算法将不同的街区分成不同的群组，以便了解每个区域的人口密度、商业活动等情况。 5.词汇分析
聚类算法可以用于文本分析，将相似的词汇聚类在一起，以便更好地理解和组织文本数据。例如，可以使用聚类算法将一篇文章中的单词分成不同的群组，例如名词、动词、形容词等，以便更好地理解文章的主题和含义。 6.信用评估 聚类算法可以用于信用评估，将申请信用的个人或企业分成不同的群组，以便更好地评估他们的违约风险。例如，一家银行可以使用聚类算法将借款人分成不同的群组，以便为每个群组制定不同的贷款条件和利率。 7.检测异常 聚类算法可以用于检测异常数据，将异常数据点与正常数据点分开。例如，在网络安全中，可以使用聚类算法将正常的网络流量和异常的网络流量分成不同的群组，以便更好地检测和预防网络攻击。 总之，聚类算法的应用案例非常广泛，涵盖了多个领域和行业。通过将相似的数据样本聚集到一起，聚类算法可以帮助我们更好地理解和分析数据，并根据不同的群组制定相应的决策和策略。
聚类分析方法及其应用 聚类分析是一种通过寻找数据中相似模式并将其组织成群集的方法。它在许多领域中得到广泛应用，如数据挖掘、机器学习、图像处理等。本文将介绍聚类分析的基本概念和常用方法，并讨论其在实际应用中 的一些案例。 一、聚类分析的基本概念 聚类分析是一种无监督学习方法，它将数据集中的样本根据相似性 进行分组。相似的样本被分配到同一个群集中，而不相似的样本则分 配到不同的群集。聚类分析的目标是从数据中发现隐藏的结构和模式，并为进一步的分析和决策提供基础。 二、常用的聚类分析方法 1. K-means聚类 K-means聚类是最常用的聚类算法之一。它将样本分为K个群集， 其中K是用户定义的参数。算法的核心思想是通过迭代优化，将样本 逐步分配到最近的群集中心。K-means聚类对于处理大规模数据集时具有较高的效率和可伸缩性。 2. 层次聚类 层次聚类是一种基于距离和相似性的分层方法。它从一个群集开始，然后逐步合并或划分群集，直到满足预定义的停止条件。层次聚类的 优势在于不需要预先指定聚类的数量，并且可以生成树状的聚类图谱。
3. 密度聚类 密度聚类算法将样本分配到高密度区域，并将低密度区域作为噪声 或离群点。其中最著名的方法是DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)，它通过定义样本之间的距离和邻 域密度来确定聚类。 三、聚类分析的应用案例 1. 客户细分 聚类分析可以帮助企业将客户分为不同的细分市场。通过分析客户 的购买行为、兴趣偏好等因素，可以发现潜在的市场需求和消费习惯。 2. 社交网络分析 聚类分析可以帮助社交媒体平台挖掘用户之间的关系和兴趣群体。 通过聚类分析，可以将用户分为相似的群集，并提供个性化的推荐和 广告。 3. 医学图像处理 在医学领域，聚类分析可以帮助医生对疾病进行分类和诊断。通过 分析医学图像中的不同特征，可以将病灶分为不同的类型，并辅助医 生做出准确的诊断。 4. 市场调研 聚类分析在市场调研中也有广泛应用。通过对消费者调查数据的分析，可以对受众进行细分，并根据不同的群集制定相应的营销策略。
聚类算法应用 聚类算法是一种常见的数据挖掘技术，它可以将数据集中的对象按照相似性进行分组，从而实现对数据的分类和分析。聚类算法在各个领域都有广泛的应用，例如市场营销、医疗诊断、社交网络分析等。本文将介绍聚类算法的应用及其优缺点。 一、聚类算法的应用 1.市场营销 聚类算法可以将消费者按照购买行为、兴趣爱好等因素进行分组，从而实现精准营销。例如，一家电商网站可以将用户分为购买力强、购买力一般、购买力较弱等不同的群体，然后根据不同群体的需求和偏好，推送不同的商品和促销活动。 2.医疗诊断 聚类算法可以将病人按照病情、病史等因素进行分组，从而实现精准诊断和治疗。例如，一家医院可以将病人分为高血压、糖尿病、心脏病等不同的群体，然后根据不同群体的病情和治疗方案，制定个性化的治疗计划。
3.社交网络分析 聚类算法可以将社交网络中的用户按照兴趣爱好、社交关系等因素进 行分组，从而实现社交网络的分析和挖掘。例如，一家社交网络平台 可以将用户分为音乐爱好者、电影爱好者、运动爱好者等不同的群体，然后根据不同群体的需求和偏好，推荐不同的内容和用户。 二、聚类算法的优缺点 1.优点 （1）无需先验知识：聚类算法不需要先验知识，可以自动发现数据中的模式和规律。 （2）灵活性高：聚类算法可以根据不同的需求和目标，选择不同的距离度量和聚类方法。 （3）可扩展性强：聚类算法可以处理大规模的数据集，可以通过并行化和分布式计算等方式提高计算效率。 2.缺点
（1）对初始值敏感：聚类算法对初始值的选择非常敏感，不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。 （2）难以确定聚类数目：聚类算法需要事先确定聚类的数目，但是在实际应用中往往难以确定。 （3）易受噪声干扰：聚类算法对噪声和异常值比较敏感，可能会导致聚类结果不准确。 三、总结 聚类算法是一种常见的数据挖掘技术，具有广泛的应用前景。在实际应用中，需要根据具体的需求和目标，选择合适的聚类算法和参数，从而实现对数据的分类和分析。同时，需要注意聚类算法的优缺点，避免在实际应用中出现不准确的聚类结果。
聚类分析的应用案例 概述 聚类分析是一种用于理解数据集中的样本或对象之间的相似性和差 异性的统计方法。它将数据集中的样本分为不同的组或簇，使得同 一组内的样本更加相似，而不同组之间的样本差异更大。聚类分析 在各个领域都有广泛的应用，如市场调研、社交网络分析、图像处 理等。本文将介绍几个聚类分析的应用案例。 案例一：市场细分 市场细分是市场营销中的重要环节，通过将消费者分成不同的群体，可以更好地满足不同群体的需求，提高市场竞争力。聚类分析可以 帮助企业将消费者分成不同的群体，并进行个性化的营销策略。 例如，一家电商公司希望了解他们的消费者群体，并做出有针对性 的推荐和促销。他们收集了大量的用户购买记录，包括购买的商品 类别、价格等信息。通过聚类分析，他们发现有三个主要的消费者 群体：年轻人、家庭主妇和中年商务人士。基于这些发现，他们分 别采取了针对性的推荐策略，比如向年轻人推荐时尚潮流商品，向 家庭主妇推荐家居用品，向商务人士推荐商务礼品。这些策略引导 了消费者更好地发现和购买符合他们需求的产品，从而提高了销售额。 案例二：社交网络分析
随着社交网络的普及，人们在网上进行交流和分享已成为日常生活的一部分。聚类分析可以帮助分析社交网络中的用户群体和关系，发现隐藏在数据中的模式和规律。 例如，一个社交媒体平台想要了解他们用户群体的特点，以更好地提供个性化的推荐和服务。通过聚类分析，他们发现用户可以分为几类：年轻人、父母、商务人士等。在进一步的分析中，他们还发现不同用户之间存在着特定的关系，比如同为父母的用户之间可能会互相关注、互相分享育儿经验等。基于这些分析结果，该社交媒体平台可以向用户提供更加个性化的推荐内容，如根据用户的兴趣向他们推荐相关话题、推荐他们可能感兴趣的用户等。 案例三：图像处理 聚类分析在图像处理中也有广泛应用。通过将图像中像素的颜色和位置作为特征，可以进行图像分割和相似图像的检索。 例如，一家广告公司想要对他们的广告海报进行分类和整理，以便更好地管理和检索。他们收集了大量的广告海报图片，通过聚类分析将这些海报分为几个组，每个组代表一种风格或主题。通过这个分类，他们可以迅速找到某一类海报，并用于相应的广告活动。此外，他们还可以使用聚类分析来检索相似的海报，以寻找类似风格的设计和灵感。 结论
聚类分析例题
聚类分析例题
5. 2酿酒葡萄的等级划分 5. 2.1葡萄酒的质量分类 由问题1中我们得知，第二组评酒员的的评价结果更为可信，所以我们通过第二组评酒员对于酒的评分做出处理。我们通过excel计算出每位评酒员对每支酒的总分，然后计算出每支酒的10个分数的平均值，作为总的对于这支酒的等级评价。 通过国际酿酒工会对于葡萄酒的分级，以百分制标准评级，总共评出了六个级别（见表5）。 在问题2的计算中，我们求出了各支酒的分数，考虑到所有分数在区间[61.6, 8L 5]波动，以原等级表分级，结果将会很模糊，不能分得比较清晰。为此我们需要进一步细化等级。为此我们重新细化出5个等级，为了方便计算, 我们还对等级进行降序数字等级（见表6）。 通过对数据的预处理，我们得到了一个新的关于葡萄酒的分级表格（见表 7）：
考虑到葡萄酒的质量与酿酒葡萄间有比较之间的关系，我们将保留葡萄酒质量对于酿酒葡萄的影响，先单纯从酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分类，然后在通过葡萄酒质量对酿酒葡萄质量的优劣进一步进行划分。 5. 2. 2建立模型 在通过酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄分类的过程，我们用到了聚类分析方法中的ward 最小方差法，又叫做离差平方和法。 聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。为了将样品进行分类，就需要研究样品之间关系。这里的最小方差法的基本思想就是将一个样品看作P维空间的一个点，并在空间的定义距离，距离较近的点归为一类；距离较远的点归为不同的类。面对现在的问题, 我们不知道元素的分类，连要分成几类都不知道。现在我们将用SAS系统里面的stepdisc和cluster过程完成判别分析和聚类分析，最终确定元素对象的分类问题。 建立数据阵，具体数学表示为： 「九…Xw X ™ •••••••••( 5. 2 • 1) 乂川…X叽 式中，行向量x严g，…,兀，”)表示第j个样品； 列向量Xj=(X\j，…,x nj y f ,表示第j 项指标。(i=l, 2, —,n; j=l, 2, —m) 接下来我们将要对数据进行变化，以便于我们比较和消除纲号。在此我们用了使用最广范的方法，ward最小方差法。其中用到了类间距离来进行比较，定义为： 2=11疋一疋1|2 /(I/哄+1/耳) (5. 2.2) Ward方法并类时总是使得并类导致的类内离差平方和增量最小。 系统聚类数的确定。在聚类分析中，系统聚类最终得到的一个聚类树，如何确定类的个数，这是一个十分困难但又必须解决的问题；因为分类本身就没有一定标准，人们可以从不同的角度给出不同的分类。在实际应用中常使用下面 几种方法确定类的个数。由适当的阀值确定，此处阀值为q- 根据样本的散点图直观的确定。当样本所含指标只有2个或3个时，可运用散点图直观观察。如果指标超过3个时，可用主成份法先综合指标。 根据统计量确定分类个数。在SAS中，提供了一些来自方差分析思想的统计量近似检验
案例数据源: 有20种12盎司呻酒成分和价格的教据，变重包括啤酒W称、热番钠含g 酒精含星、价版 beername calorie sodium alcohol cost 1Budweiser144.0019.00 4 70.43： 2Schlitz181.0019.00 4.90：4S| 4 3lonenbrau157.0015.00 4.90.48 4Kronensourc170.007.00 5.20 5Heineken152.0011.00 5.00刀 6Old-milnaukee14&0023.00 4.60 7Aucsberger175.0024.00 5.50.40 •【一】问题一：选择那些变重进行聚类？一采用-R型聚类” 1、现在我们有4个变宜用来对啤酒分类 2、先确定用相似住来测度，度重樣准选用pcarson系数，聚类方法选昊远元素，将来的相似性矩阵里的数宇为相关系数。若杲有某阿个变虽的相关系教接近1或•】，说明阿个变重可互相替代。
3、只输出“树状图”就可以了，从proximity mnirix表中可以看出热重ft酒靖含量两个变虽相关系教0.903, 最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变重，导致成本埴和。至于热重和酒箱含虽选择哪一个作为典型指極来代替原来的两个变蚩，可以帳据专业知识或测定的难易程度决定。（与因于分析不同，是完全踢掉其中一个变重以达到降淮的目的。）这里选用酒精含重，至此，确定出用于聚类的变重为：酒精含童钠含重，价格。
Cluster Membership 【二】问题二：20中啤酒能分为几类？——采用“Q型聚类” 1、现在开绐对20中啤酒进行聚类。开绐不确定应该分为几类，暂时用一个类范闫来i或探，这一回用欧式距离平方进行测度。
数据挖掘聚类的例子 数据挖掘聚类是数据分析领域中的一项重要技术，通过对大量数 据进行探索性分析和模式识别，将相似的数据对象聚集到一起，从而 帮助人们更好地理解数据背后的规律和趋势。本文将通过几个具体的 例子，从不同领域展示数据挖掘聚类的应用。 首先，我们来看一个市场调研的例子。在市场调研中，人们经常 需要将消费者根据其购买行为进行分群。通过数据挖掘聚类，可以将 拥有类似购买偏好的消费者聚集到一起，帮助企业精准地制定营销策略。例如，一家运动品牌的市场调研人员可以通过分析消费者的购买 记录和喜好，将他们分为运动型、休闲型、时尚型等群体，以便更好 地推广不同款式的产品。 其次，数据挖掘聚类在医疗领域也有着广泛的应用。医院可以通 过分析患者的病历和医疗数据，将相似病例聚类到一起，从而发现潜 在的病因和治疗方法。例如，一家肿瘤医院可以通过分析癌症患者的 基因数据，将他们分为不同的亚型，从而提供更加个性化的治疗方案。此外，通过将患者聚类到具有相似病情的群体中，医院还可以针对不 同群体的患者制定更加精准和有效的康复计划。 另一个令人感兴趣的领域是社交媒体分析。随着社交媒体的普及，人们在社交平台上产生了大量的数据，包括用户的个人资料、点赞、 评论等。通过数据挖掘聚类，我们可以将具有相似兴趣和行为的用户 聚集到一起，以便更好地理解他们的需求和行为习惯。例如，一家电
商公司可以通过分析用户在社交媒体上的行为数据，将他们分为购买型、分享型、评论型等不同类型的用户，从而更好地进行个性化推荐 和精准营销。 除了以上领域，数据挖掘聚类还可以应用于交通运输、金融、教 育等多个领域。在交通运输方面，通过分析交通流量数据，可以将不 同时段、不同道路上的车辆聚类，为交通管理提供科学依据。在金融 领域，可以通过分析客户的交易记录和信用评级，将客户分为高风险、中风险、低风险等群体，从而制定个性化信贷政策。在教育领域，通 过分析学生的学习行为和成绩，可以将学生分为高成绩型、中等成绩型、低成绩型等群体，以便针对不同群体制定个性化的教学计划。 综上所述，数据挖掘聚类在各个领域都有着广泛的应用。无论是 市场调研、医疗领域、社交媒体分析还是交通运输、金融、教育等领域，通过数据挖掘聚类，我们可以更好地理解数据背后的规律和趋势，从而为决策和规划提供有效的支持。
聚类分析的应用案例 聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的对象分成不同的类别或簇，使得同一类内的对象相似度较高，而不同类别之间的对象相似度较低。聚类分析广泛应用于市场分析、社交网络分析、生物信息学、医学诊断等领域。本文将介绍几个聚类分析的应用案例，以便更好地理解聚类分析在实际问题中的应用。 首先，聚类分析在市场分析中的应用。在市场营销中，企业需要了解消费者的偏好和行为，以便更好地制定营销策略。通过对消费者数据进行聚类分析，可以将消费者分成不同的群体，从而更好地理解他们的需求和行为模式。例如，一家零售商可以通过聚类分析将消费者分成价格敏感型、品牌忠诚型、功能导向型等不同的群体，从而有针对性地进行促销活动和产品定位。 其次，聚类分析在社交网络分析中的应用。随着社交网络的兴起，人们在社交网络上的行为数据变得越来越丰富。通过对社交网络数据进行聚类分析，可以发现不同的社交群体和用户行为模式。例如，一家社交网络平台可以通过聚类分析将用户分成信息分享型、社交互动型、内容创作型等不同的群体，从而更好地满足用户需求，提高用户留存和活跃度。 再次，聚类分析在生物信息学中的应用。生物信息学是研究生物学数据的计算机科学领域，其中大量的生物数据需要进行分析和挖掘。通过对生物数据进行聚类分析，可以发现不同的基因型、蛋白质结构等生物特征。例如，通过对癌症患者的基因数据进行聚类分析，可以发现不同的癌症亚型和治疗方案，为临床诊断和治疗提供重要参考。 最后，聚类分析在医学诊断中的应用。在医学诊断中，医生需要根据患者的症状和检查数据进行疾病诊断。通过对患者数据进行聚类分析，可以发现不同的疾病类型和临床表现。例如，通过对心脏病患者的临床数据进行聚类分析，可以发现不同的心脏病亚型和治疗方案，为临床诊断和治疗提供重要参考。
聚类分析方法应用举例 多元统计,是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律性的一门统计学科;多元统计所包括的内容很多.但在实际统计分析中,聚类分析是应用最广泛的方法之一;聚类分析cluste:Analysis,是研究分类问题的一种多元统计分析方法社会经济统计的分类问题,过去在传统方法上,主要是结合一定的专业知识进行定性分类处理;由于定性分类主要是靠经验完成,因而其结论难免带有较多的主观性和随意性,故不能很好地揭示客观事物内在的本质差别和联系;而聚类分析能带来定量上的分析可以解决这个问题,下面通过一些实例来描述聚类分析方法在应用上的体现； 1 基于聚类分析的安徽省物流需求研究 选取了分行业统计的年产值类指标构建物流需求指标体系X组,具体指标包括：农业总产值万元X1、工业总产值亿元X2、建筑业总产值万元X3、社会消费零售总额万元X4、亿元商品市场成交额万元X5、进出口总额万美元X6;该指标体系通过农业、工业、建筑业、批发业、零售业及国际贸易的发生额较全面地反映了地区的物流需求情况; 2 研究方法 分类问题一般的解决法是聚类分析或者因子分析基础上的聚类分析;由于本文最终期望得安徽省地级市物流需求分类情况,无需了解各个指标体系的内在系统结构,故选择聚类分析方法更简明;进行聚类分析时,本文采用的是基于样本聚类的Q型系统聚类方法; 3研究过程和结果 地区物流需求指标的聚类分析
由分析软件输出的聚类过程统计量如表1所示;可以看出,伪F统计量在归为4类及7类时较大,说明归为4类及7类时较好；伪T2统计量在1类、2类、3类时较大,由于伪T2大说明上一次归类效果较好,所以归为4类、3类、2类效果较好;而R2的值在由4类归为3类、由3类归为2类以及由2类归为1类时都有较大的减小,说明归类为2类、3类和4类都是比较好的;半偏R2统计量的值越大,则上一步聚类效果更好,所以归为4类、3 类、2类效果都较好;综合考虑四个统计量的值,并考虑分类的实用性,本文认为归为4类比较合适;聚类图见图1; 由软件分析得的聚类过程得到每一类的各个指标的平均值如表2所示;可以看出,四类地区的区分明显,各种产值指标依次递减;依据四类地区物流需求情况可将安徽省的17个地级市分为物流需求旺盛的省会经济圈、需求较大的马铜芜地区；物流需求量小的两淮和皖南山物流需求量小的两淮和皖南山区以及物流需求较小的第三类地 区; 2 聚类分析在证券投资基本分析中的应用 有相关数据,聚类分析与结论； 应用SPSS软件对31支股票进行系统聚类分析,由聚类分析的结果将这31支股票大致可以分成6类:第1类:合金投资18、四川双马19,第2类:厦新电子3、数源
聚类分析案例 聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它可以帮助我们将数据集中具有相似特征的对象进行分组，从而揭示数据内在的结构和规律。在本文中，我们将通过一个实际的案例来介绍聚类分析的应用。 案例背景： 某电商平台希望对其用户进行分群，以便更好地了解用户的特征和行为习惯，从而精准推荐商品、提高用户满意度和促进销售额的增长。为了实现这一目标，我们将运用聚类分析技术对用户数据进行分析。 数据准备： 我们收集了一定时间内的用户行为数据，包括用户的浏览记录、购买记录、点击广告的次数、收藏商品的数量等信息。这些数据将作为聚类分析的输入。 聚类分析步骤： 1. 数据预处理，首先，我们需要对收集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、缺失值处理、数据标准化等工作，以确保数据的质量和可靠性。 2. 特征选择，在进行聚类分析之前，我们需要对数据进行特征选择，选择能够代表用户特征和行为的变量作为聚类的特征，例如购买频率、浏览深度、活跃时段等。 3. 模型选择，根据业务需求和数据特点，我们可以选择合适的聚类分析模型，常用的包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。 4. 聚类分析，在选择好模型后，我们可以利用数据挖掘工具（如Python中的scikit-learn库）进行聚类分析，将用户分成若干个群体，并对每个群体的特征进行分析和解释。
案例结果： 经过聚类分析，我们将用户分成了三个群体，高消费用户、低消费用户和潜在 用户。高消费用户的购买频率和客单价较高，对促销活动和新品推荐比较敏感；低消费用户购买频率较低，但对特价商品和折扣活动有一定的响应；潜在用户则具有较高的点击广告次数和浏览深度，但购买行为较少。通过对不同群体的特征分析，电商平台可以有针对性地制定营销策略，提高用户的满意度和促进销售额的增长。 结论： 通过本案例的聚类分析，我们可以看到聚类分析在电商领域的重要应用价值。 通过对用户行为数据的聚类分析，电商平台可以更好地了解用户的特征和行为习惯，从而精准推荐商品、提高用户满意度和促进销售额的增长。因此，聚类分析技术具有广泛的应用前景，值得进一步深入研究和应用。
聚类分析在现实中的应用 聚类分析是一种常用的机器学习方法，可以将类似的数据点归为一类。通过找到数据点之间的相似性和相互关系，聚类分析可以帮助我们发现数 据中的模式和隐藏的结构。在现实生活中，聚类分析有着广泛的应用。 1.市场细分：聚类分析可以帮助企业将顾客划分为不同的市场细分。 通过分析顾客的消费行为、偏好和特征，企业可以了解不同市场细分的需 求和特点，并根据这些特点制定有针对性的市场营销策略。 2.人群分类：聚类分析可以帮助社会科学家和市场调研人员将人群划 分为不同的分类。比如，在城市规划中，可以将居民按照收入、职业和居 住区域等因素进行聚类，以了解不同人群的需求和生活方式，从而为城市 规划提供参考。 3.图像分析：聚类分析可以用于图像处理和分析中，帮助识别和分类 图像。通过对图像中的像素进行聚类，可以将图像分割成不同的区域，从 而实现目标检测、图像识别和图像分析等应用。 5.医学诊断：聚类分析可以用于医学领域，帮助医生对疾病进行分类 和诊断。通过对患者的病历、症状和生理指标等进行聚类分析，可以帮助 医生了解不同疾病之间的关系，从而提供更准确的诊断和治疗建议。 6.推荐系统：聚类分析可以用于推荐系统中，帮助推荐个性化的产品 或服务。通过将用户划分为不同的群体或兴趣类别，可以根据用户的消费 行为和偏好进行推荐，提高推荐系统的准确性和用户满意度。 7.网络安全：聚类分析可以用于网络安全领域，帮助识别和防止恶意 活动。通过对网络流量和日志数据进行聚类分析，可以发现异常行为和潜 在威胁，并及时采取相应的安全措施。
8.交通流分析：聚类分析可以帮助交通规划者和城市管理者分析交通流量和拥堵情况。通过对交通数据进行聚类分析，可以了解交通流量的分布和变化趋势，从而优化交通网络和改善交通状况。 总之，聚类分析在现实生活中有着广泛的应用。无论是市场调研、社会科学研究还是医学诊断等领域，聚类分析都可以帮助我们发现数据中的模式和结构，提取有价值的信息，从而辅助决策和解决实际问题。
聚类分析法经典案例 聚类分析法是一种常用的数据分析方法，它通过对数据进行分类和分组，帮助 我们发现数据中的内在规律和特征。在实际应用中，聚类分析法被广泛运用于市场营销、社交网络分析、医学诊断、图像处理等领域。下面，我们将介绍一些聚类分析法的经典案例，帮助大家更好地理解和应用这一方法。 首先，我们来看一个市场营销领域的案例。某公司想要对其客户进行分类，以 便更好地制定营销策略。他们收集了客户的消费行为、年龄、性别、地理位置等数据，并利用聚类分析法对客户进行了分组。通过分析，他们发现客户可以被分为三大类，高消费高端用户、中等消费稳定用户和低消费新用户。有了这些分类信息，公司可以针对不同类型的客户制定不同的营销策略，提高市场营销效率。 其次，我们来看一个社交网络分析的案例。一家社交媒体公司希望了解用户在 平台上的行为和兴趣，以便更好地推荐内容和广告。他们利用用户的浏览记录、点赞行为、评论信息等数据，通过聚类分析法将用户分为几个群体。通过分析，他们发现用户可以被分为电影爱好者、音乐迷、美食达人等不同类型的群体。有了这些分类信息，社交媒体公司可以更精准地为用户推荐内容和广告，提高用户满意度和广告点击率。 再次，我们来看一个医学诊断的案例。医院收集了患者的临床症状、实验室检 查结果、病史等数据，希望通过聚类分析法对患者进行分类，以便更好地制定治疗方案。通过分析，他们发现患者可以被分为几个病情严重程度不同的群体。有了这些分类信息，医生可以更好地制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。 最后，我们来看一个图像处理的案例。一家无人驾驶车辆公司希望通过图像识 别技术对道路上的车辆和行人进行分类，以便更好地进行交通管理和安全预警。他们利用摄像头采集的图像数据，通过聚类分析法将道路上的车辆和行人进行分类。通过分析，他们可以更准确地识别不同类型的车辆和行人，并做出相应的交通管理和安全预警措施。
k-means聚类”数据分析、数据挖掘 一、概要 分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文介绍一种常见的聚类算法一一k均值和k中心点聚类，最后会举一个实例：应用聚类方法试图解决一个在体育界大家颇具争议的问题一一中国男足近几年在亚洲到底处于几流水平。 二、聚类问题 所谓聚类问题，就是2&定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性，使用某种算法将D划分成k个子集，要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低，而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个簇。 与分类不同，分类是示例式学习，要求分类前明确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别，而聚类是观察式学习，在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量，是无监督学习的一种。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术和市场营销等领域，相应的算法也非常的多。本文仅介绍一种最简单的聚类算法k均值 （k-means）算法。 三、概念介绍 区分两个概念： hardclustering:一个文档要么属于类w,要么不属于类w,即文档对确定的类w是二值的1或00 softclustering:一个文档可以属于类w1,同时也可以属于w2,而且文档属于一个类的
值不是0或1,可以是这样的小数。 K-Means就是一种hardclustering,所谓K-means里的K就是我们要事先指定分类的个数，即K个。 k-means算法的流程如下： 1）从N个文档随机选取K个文档作为初始质心 2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3）重新计算已经得到的各个类的质心 4）迭代2〜3步直至满足既定的条件，算法结束 在K-means算法里所有的文档都必须向量化，n个文档的质心可以认为是这n个向量的中心，计算方法如下： n（ce）--^―V x 氏3 这里加入一个方差RSS的概念： r RSS11E-即⑷产 史Etc） K RSS=£RSS K k=A RSSkW值是类k中每个文档到质心的距离，RSS是所有k个类的RSS值的和。 算法结束条件： 1）给定一个迭代次数，达到这个次数就停止，这好像不是一个好建议。