SPSS聚类分析和判别分析论文
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SPSS统计分析 第八章 聚类分析与判别分析
聚类分析小结
聚类分析是研究“物以类聚”的一种数理统计方法。它把一些个 体或研究对象分成若干个未知母体，事先并不知道它们可以分为 几类及哪些个体是属于同一类。 聚类的原则是样品间距离最小，指标（变量）间相似性最大。 样品聚类的基本思想是：把每个样品当作一类，几个样品就有几 类；逐次并类（先定义类间距离），并类时总是把距离最近的两 类合为一类，再计算新类与合并类的距离，等等。这样每次减少 一类，直至所有样品都合成一类为止。
变量聚类实例
有10个测验项目，分别用变量x1～x10表示，50 名学生参加测试。
数据编号data14-03。
要求：对十个变量进行变量聚类；计算并打印 各变量间的相关矩阵，用相关测度各变量间的 距离。打印出聚为两类的结果即各变量属于两 类中的哪一类；打印出聚类全过程的冰柱图， 以便对于变量分类进行进一步的探讨。
聚类法的选择：定义、计算两项间距离和相似 性的方法，系统默认值：组间平均连接法。
测度方法的选择：对距离和相似性的测度方法 又有多种，例如是用欧氏距离还是用欧氏距离 的平方测度其相近程度，还是用相关系数测度 其相似性？这一点体现在测度方法(Measure)的 选择上。如果对测度方法不熟悉，可以采用系 统默认的测度方法：欧氏距离平方。
CLUSTER过程可以很快将观测量分到各 类中去。其特点是处理速度快，占用内存 少。适用于大样本的聚类分析。
可以完全使用系统默认值进行聚类
2、分层聚类（Hierarchical Cluster）
分层聚类的概念与聚类分析过程
分层聚类反映事物的特点的变量很多，往 往根据所研究的问题选择部分变量对事物 的某一方面进行分析。 聚类的方法有多种，除了前面介绍的快速 聚类法外，最常用的是分层聚类法。根据 聚类过程不同又分为凝聚法和分解法。
多元统计分析(聚类分析,判别分析,对应分析)
h
11
对应分析
概述
对应分析的重要输出结果之一在于，把变量与样品同时反映到相同 坐标轴(因子轴)的一张图形上,结合计算结果,在绘出的图形上能 够直观地观察变量之间的关系、样品之间的关系以及变量与样品 之间的对应关系。为此也有人认为，对应分析的实质是将变量、 样品的交叉表变换成为一张散点图，从而将表格中包含的变量、 样品的关联信息用各散点空间位置关系的形式表现出来。
（5）画谱系聚类图； （6）决定总类的个数及各类的成员。
h
聚类分析 6
结果分析
返回
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判别分析 7
概述
判别分析是用于判断个体所属类别的一种统计方法。根据已知观 测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值，建立判别函数和判 别准则，并使其错判率最小，对于一个未知分类的样本，将所测指标 代入判别方程，从而判断它来自哪个总体。当然，这种准则在某种意 义上是最优的，如错判概率最小或错判损失最小等。其前提是总体均 值有显著差异，否则错分率大，判别分析无意义。
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目录 3 h
聚类分析 4 定义 聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法。聚
类分析又称群分析，它是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计 方法。所谓的“类”，通俗地说就是相似元素的集合。
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聚类分析 5
基本步骤
（1）计算n个样品两两间的距离，得样品间的距离矩阵 。类与类之间的距 离本文应用的是类平均法。所谓类平均法就是：两类样品两两之间平方距 离的平均作为类之间的距离，即： 采用这种类间距离的聚 类方法，称为 类平均法。
（2） 初始（第一步：i=1）n个样本各自构成一类，类的个数k=n，第t类 （t=1,2···，n）。此时类间的距离就是样品间的距离（即 ）。
多元统计分析(聚类分析,判别分析,对应分析)
操判作步别骤分析
输入数据，选择分析→分类→判别，然后把“概 况”选入分组变量中，再点击“定义范围…”来定义 范围为1（最小数值）到4（最大数值），然后将 “语文”、“数学”、“外语”、“体育”选入自 变量中，然后点击“Statistics…”，在出现的对话框 中勾选平均值与Fisher’s，其余选项为默认，点击 继续，确定运行。
Wilks' Lambda (λ)
Wilks' Lambda
函數的檢定 (λ)
卡方
df
1 至3
.083
87.142 12
2 至3
.936
2.302
6
3
.990
.352
2
顯著性 .000 .890 .839
是对三个判别函数的显著性检验， 看出第一判别函数在0.05的显著 性水平上是显著的，第二与第三 判别函数不显著。
目录
定聚义类分析
聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多 元统计分析方法。聚类分析又称群分析，它是研究对 样品或指标进行分类的一种多元统计方法。所谓的 “类”，通俗地说就是相似元素的集合。
基聚本步类骤 分析
（1）计算n个样品两两间的距离，得样品间的距离矩阵 。 类与类之间的距离本文应用的是类平均法。所谓类平均法 就是：两类样品两两之间平方距离的平均作为类之间的距 离，即： 采用这种类间距离的聚 类方法，称为类平 均法。 （2） 初始（第一步：i=1）n个样本各自构成一类，类的 个数k=n，第t类 （t=1,2···，n）。此时类间的距离就是样 品间的距离（即 ）。 （3）对步骤i得到的距离矩阵 ，合并类间距离最小的两类 为一新类。此时类的总个数k减少1类，即k=n-i+1. （4）计算新类与其他类的距离，得新的距离矩阵 。若合 并后类的总个数k扔大于1，重新步骤（3）和（4）；直到 类的总个数为1时转到步骤（5）。 （5）画谱系聚类图； （6）决定总类的个数及各类的成员。
spss使用教程聚类分析与判别分析新
3.2 SPSS中实现过程
研究问题 对一个班同学的各科成绩进行聚类，分析 哪些课程是属于一个类的。聚类的依据是4门 功课的考试成绩，数据如表2所示。
表2 姓 名 hxh yaju yu shizg
学生的四门课程的成绩 数 学 99.00 88.00 79.00 89.00 物 理 98.00 89.00 80.00 78.00 语 文 78.00 89.00 95.00 81.00 政 治 80.00 90.00 97.00 82.00
（4）Block距离 两个样本之间的Block距离是各样本所有 变量值之差绝对值的总和，计算公式为
（5）Minkowski距离 两个样本之间的Minkowski距离是各样 本所有变量值之差绝对值的p次方的总和，再 求p次方根。计算公式为
（6）Customized距离（用户自定义距离） 两个样本之间的Customized距离是各样 本所有变量值之差绝对值的p次方的总和，再 求q次方根。计算公式为
实现步骤
图9 在菜单中选择“Hierarchical Cluster”命令
图10 “Hierarchical Cluster Analysis”对话框（二）
图11 “Hierarchical Cluster Analysis：Method”对话框（二）
图12 “Hierarchical Cluster Analysis：Plots”对话框（二）
1.聚类分析与判别分析的基本概念
统计学研究这类问题的常用分类统计方法 主要有聚类分析（cluster analysis）与判 别分析（discriminant analysis）。其中聚 类分析是统计学中研究这种“物以类聚”问题 的一种有效方法，它属于统计分析的范畴。聚 类分析的实质是建立一种分类方法，它能够将 一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在 没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所 说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不 同类之间具有明显的区别。
spss判别分析论文12
spss判别分析论文12学校:池州学院系别:数学系班级:12统计学号:120314134姓名:高革非摘要判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法～其应用之广可与回归分析媲美.本文通过介绍判别分析的概念和应用领域～对其进行分类～并对其中的某些方法进行具体介绍～如距离判别法和费希尔判别法～然后应用某些常见的判别分析方法解决实际问题.关键词:判别分析,概念,应用领域,距离判别法,费希尔判别;实际问题目录一、引言...................................................…………………………………… (4)1.1 什么是判别分析 (4)1.2 判别分析的方法 (4)1.3 判别分析的统计背景...................................…………………………………………………..5 二、距离判别法 (8)2.1什么是距离判别法 (8)2.2马氏距离 (8)2.2.1概念 (8)2.2.2定义 (8)2.2.3马氏距离的优缺点 (9)2.3距离判别法的基本思想.................................................................................... (9)2.4距离判别法的判别函数和判别准则..........................................................................7 三、贝叶斯判别法. (8)3.1什么是贝叶斯判别法 (8)3.2贝叶斯判别法的基本思想 (8)3.3贝叶斯判别法的准则 (8)3.4贝叶斯判别法的分类函数………………………………………………………………………….8 四、Fisher 判别法.................................................................. ....................... (9)4.1什么是Fisher判别法 (9)4.2Fisher判别法的基本思想 (9)4.3Fisher判别法判别函数和判别准则............................................................................9 五、实例分析 (9)六、参考文献 (14)一、引言1(1什么是判别分析判别分析产生于20世纪30年代～是利用已知类别的样本建立判别模型～为未知类别的样本判别的一种统计方法。
SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析
SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析聚类分析与判别分析是SPSS统计分析中非常重要的两个方法。
聚类分析是寻找数据之间的相似性，将相似的数据划分为一个簇，从而实现对数据的归类和分组。
判别分析则是寻找数据之间的差异性，帮助我们理解不同因素对于数据的影响程度，从而实现对数据的分类预测。
首先，我们来介绍聚类分析。
聚类分析是根据数据之间的相似性进行归类的一种方法，通过度量数据之间的相似性，将相似的数据归为一类。
它在寻找数据内在组织结构和特点上具有很大的作用。
在SPSS中进行聚类分析的步骤如下：1.载入数据集：在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选择需要进行聚类分析的数据集。
2.选择聚类变量：在"分析"->"分类"->"聚类"中，选择需要进行聚类分析的变量。
可以选择一个或多个变量作为聚类变量，决定了聚类的维度。
3.设置聚类参数：在设置参数的对话框中，可以选择使用不同的距离测度和聚类算法。
距离测度可以选择欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等，而聚类算法可以选择层次聚类、K均值聚类等。
根据具体的数据特点，选择合适的参数。
4.进行聚类分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行聚类分析，并生成聚类的结果。
聚类结果可以通过树状图、散点图等形式展示，便于我们对数据的理解和分析。
接下来，我们来介绍判别分析。
判别分析是一种通过建立数学模型，根据不同的预测变量对数据进行分类和预测的方法。
判别分析可以帮助我们理解不同因素对于数据分类的重要性，从而进行有针对性的分析和预测。
在SPSS中进行判别分析的步骤如下：1.载入数据集：同样，在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选择需要进行判别分析的数据集。
最新spss9-聚类分析与判别分析
变量聚类：找出彼此独立且有代表性的自变量，而 又不丢失大部分信息。在生产活动中不乏有变量聚 类的实例，如：衣服号码（身长、胸围、裤长、腰 围）、鞋的号码。变量聚类使批量生产成为可能。
14.3.4 用分层聚类法进行观测量聚类实例P358
对20种啤酒进行分类(data14-02)，变量包括：Beername(啤酒名
具体见下面吴喜之教授有关判别分析的讲义
补充：聚类分析与判别分析
以下的讲义是吴喜之教授有关 聚类分析与判别分析的讲义， 我觉得比书上讲得清楚。 先是聚类分析一章 再是判别分析一章
聚类分析
分类
俗语说，物以类聚、人以群分。 但什么是分类的根据呢？ 比如，要想把中国的县分成若干类，就有很 多种分类法； 可以按照自然条件来分， 比如考虑降水、土地、日照、湿度等各方面； 也可以考虑收入、教育水准、医疗条件、基 础设施等指标； 既可以用某一项来分类，也可以同时考虑多 项指标来分类。
聚类分析
对于一个数据，人们既可以对变量（指标）进 行分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对 观测值（事件，样品）来分类（相当于对数据 中的行分类）。
Agglomeration Schedule 凝聚状态表 Proximity matrix：距离矩阵 Cluster membership：Single solution：4 显示分为4类时，各观测
量所属的类
Method: Cluster (Furthest Neighbor), Measure-Interval (Squared Euclidean distance), Transform Value (Range 01/By variable (值-最小值)/极差)
上面啤酒分类问题data14-02。
Analyze→Classify →Hierarchical Cluster:
14.3.4 用分层聚类法进行观测量聚类实例P358
对20种啤酒进行分类(data14-02)，变量包括：Beername(啤酒名
具体见下面吴喜之教授有关判别分析的讲义
补充：聚类分析与判别分析
以下的讲义是吴喜之教授有关 聚类分析与判别分析的讲义， 我觉得比书上讲得清楚。 先是聚类分析一章 再是判别分析一章
聚类分析
分类
俗语说，物以类聚、人以群分。 但什么是分类的根据呢？ 比如，要想把中国的县分成若干类，就有很 多种分类法； 可以按照自然条件来分， 比如考虑降水、土地、日照、湿度等各方面； 也可以考虑收入、教育水准、医疗条件、基 础设施等指标； 既可以用某一项来分类，也可以同时考虑多 项指标来分类。
聚类分析
对于一个数据，人们既可以对变量（指标）进 行分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对 观测值（事件，样品）来分类（相当于对数据 中的行分类）。
Agglomeration Schedule 凝聚状态表 Proximity matrix：距离矩阵 Cluster membership：Single solution：4 显示分为4类时，各观测
量所属的类
Method: Cluster (Furthest Neighbor), Measure-Interval (Squared Euclidean distance), Transform Value (Range 01/By variable (值-最小值)/极差)
上面啤酒分类问题data14-02。
Analyze→Classify →Hierarchical Cluster:
聚类分析聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用...
聚类分析聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。
但是，判别分析是已知分类然后总结出判别规则，是一种有指导的学习；而聚类分析则是有了一批样本，不知道它们的分类，甚至连分成几类也不知道，希望用某种方法把观测进行合理的分类，使得同一类的观测比较接近，不同类的观测相差较多，这是无指导的学习。
所以，聚类分析依赖于对观测间的接近程度（距离）或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。
SAS/STAT中提供了谱系聚类、快速聚类、变量聚类等聚类过程。
谱系聚类方法介绍谱系聚类是一种逐次合并类的方法，最后得到一个聚类的二叉树聚类图。
其想法是，对于个观测，先计算其两两的距离得到一个距离矩阵，然后把离得最近的两个观测合并为一类，于是我们现在只剩了个类（每个单独的未合并的观测作为一个类）。
计算这个类两两之间的距离，找到离得最近的两个类将其合并，就只剩下了个类……直到剩下两个类，把它们合并为一个类为止。
当然，真的合并成一个类就失去了聚类的意义，所以上面的聚类过程应该在某个类水平数（即未合并的类数）停下来，最终的类就取这些未合并的类。
决定聚类个数是一个很复杂的问题。
设观测个数为，变量个数为，为在某一聚类水平上的类的个数，为第个观测，是当前（水平）的第类，为中的观测个数，为均值向量，为类中的均值向量（中心），为欧氏长度，为总离差平方和，为类的类内离差平方和，为聚类水平对应的各类的类内离差平方和的总和。
假设某一步聚类把类和类合并为下一水平的类，则定义为合并导致的类内离差平方和的增量。
用代表两个观测之间的距离或非相似性测度，为第水平的类和类之间的距离或非相似性测度。
进行谱系聚类时，类间距离可以直接计算，也可以从上一聚类水平的距离递推得到。
观测间的距离可以用欧氏距离或欧氏距离的平方，如果用其它距离或非相似性测度得到了一个观测间的距离矩阵也可以作为谱系聚类方法的输入。
根据类间距离的计算方法的不同，有多种不同的聚类方法。
聚类分析与判别分析操作及案例
北京航空航天大学研究生课程《数理统计B》论文地区生产总值的聚类分析与判别分析姓名：***学号：SY*******授课教师：***日期：2011-1-2地区生产总值的聚类分析与判别分析姓名：王青云学号：SY1001243摘要：为了了解全国各地区的经济类型，需要对地区进行分类，可以利用社会科学统计软件包(简称SPSS)对地区经济情况进行聚类分析和判别分析。
该工作依据地区生产总值、第一产业、工业、建筑业、交通运仓储及邮电通讯业、批发零售贸易及餐饮业、金融保险业、房地产业八个指标对2009年全国31个省和直辖市的经济类型进行了聚类分析，将不同地区的经济类型划分类别；并随机抽取了北京、福建、山东三省进行判别分析。
关键词：经济类型，聚类分析，判别分析，SPSS一引言人们认识事物时往往先把被认识的对象进行分类，以便寻找其中同与不同的特征，因而分类学是人们认识世界的基础科学。
统计学中常用的分类统计方法主要是聚类分析与判别分析。
聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类。
判别分析则先根据已知类别的事物的性质，利用某种技术建立函数式，然后对未知类别的新事物进行判断以将之归入已知的类别中。
聚类分析与判别分析有很大的不同，聚类分析事先并不知道对象类别的面貌，甚至连共有几个类别也不确定；判别分析事先已知对象的类别和类别数，它正是从这样的情形下总结出分类方法，用于对新对象的分类[1]。
二分析方法问题：根据地区各行业收入对全国各地区经济类型进行分类。
方法：先进行聚类分析，再进行判别分析，采用SPSS软件进行。
2009年全国31个省市的地区总产值、第一产业、工业、建筑业、交通运仓储及邮电通讯业、批发零售贸易及餐饮业、金融保险业、房地产业、其他行业表1所示[2]。
2.1聚类分析（1）在SPSS数据编辑窗口中输入表1中数据：表1 2009年地区生产收入地区地区生第一第二产业第三产业工业建筑业交通运输和邮政业批发和零售业住宿和餐饮业金融业房地产业其他北京12153.03118.292303.08552.47556.641525.03262.511603.631062.474168.91天津7521.85128.853622.11365.73471.01836.84131.84461.2308.731195.54河北17235.482207.347983.86975.971491.921157.8247.14525.67612.42033.38山西7358.31477.593518.88474.92523.38557.86203.58361.64173.311067.15内蒙古9740.25929.64503.33610.67773.29915.89294.73291.1286.651134.99辽宁15212.491414.96925.63980.71790.561410.33318.8560.2605.272206.09吉林7278.75980.573054.6487.32341.76673.12157.73180.83200.141202.68黑龙江85871154.333549.73510.99433.55757.36211227.54301.181441.32上海15046.45113.825408.75593.03635.012183.85238.361804.281237.562831.79江苏34457.32261.8616464.942101.431423.253579.81678.361596.982025.394325.28浙江22990.351163.0810518.211390.28888.022119.39416.841899.331316.833278.36安徽10062.821495.454064.72840.5467.92733.19157.14359.6497.941446.36福建12236.531182.745106.38898.92751.421043.42235.98612.2656.611748.86江西7655.181098.663196.56722.89394.9553.89167.59165.1305.91049.69山东33896.653226.6416896.142005.691742.333106.24594.51044.91329.593950.63河南19480.462769.059900.271110.23823.571057.81526.51499.92622.982170.12湖北12961.11795.95183.68854.4642.72979.14337.81479.11546.112142.23湖南13059.691969.694819.4867.79704.831221.2304.93402.57400.112369.17广东39482.562010.2718091.561328.141595.343907.43945.762283.292470.636850.14广西7759.161458.492863.84517.7378.75551.14208336.82348.981095.45海南1654.21462.19300.63142.888.68168.7560.2265.73121.76243.45重庆6530.01606.82917.4531.37347.98524.36132.88389.97229.09850.16四川14151.282240.615678.241033.63520.71868.98405.45524.63548.142330.89贵州3912.68550.271252.67223.95399.77293.53153.41194.44136.15708.49云南6169.751067.62088.17494.36179.45571.03162.1351.74205.141050.16西藏441.3663.8833.11103.5221.1927.0614.723.1713.28141.45陕西8169.8789.643501.25735.17423.24707.39175.01336.21239.921261.97甘肃3387.56497.051203.7323.54213.64231.2188.5288.27101.37640.26青海1081.27107.4470.3310549.3266.1314.5445.6323.05199.87宁夏1353.31127.25520.38141.94114.7774.5225.5975.5447.56225.76新疆4277.05759.741555.84373.75209.095253.662.25198.87115.23748.67（2）定义聚类类型：在“Analyze”菜单“Classify”中选择Hierarchical命令，在弹出的Hierarchical Cluster Analysis 对话框中，从对话框左侧的变量列表中选择地区变量，使之添加到Lable Cases by框中，同样将指标第一产业，工业，建筑业，交通运仓储及邮电通讯业，批发零售贸易及餐饮业，金融保险业，房地产业，其他行业添加到Variable（s）框中。
《2024年基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》范文
《基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》篇一一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘与分析技术已成为各行业研究的重要工具。
聚类分析作为一种无监督的学习方法，能够帮助我们更好地理解数据的内在结构和规律。
SPSS软件作为一款常用的统计分析工具，其聚类分析功能在行业统计数据的应用中具有广泛的意义。
本文将探讨基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用，以揭示其潜力和价值。
二、聚类分析的基本原理及方法聚类分析是一种将数据对象分组的方法，同一组内的对象具有较高的相似性，而不同组间的对象则具有较大的差异性。
SPSS 提供了多种聚类分析方法，如K-均值聚类、层次聚类等。
这些方法可以帮助我们根据数据的特征进行分类，以便更好地理解和利用数据。
三、行业统计数据的聚类分析应用1. 行业市场细分在行业市场细分方面，聚类分析可以帮助我们将具有相似特征的企业或产品归为一类，从而形成不同的市场细分。
例如，在电子产品行业中，可以通过聚类分析将不同类型、不同功能的电子产品进行分类，以便更好地了解市场状况和消费者需求。
2. 行业竞争格局分析在行业竞争格局分析中，聚类分析可以帮助我们识别行业内的主要竞争者，并分析其竞争优势和劣势。
通过聚类分析，我们可以了解各竞争者在市场中的地位和影响力，从而为企业制定有效的竞争策略提供参考。
3. 行业发展趋势预测在行业发展趋势预测方面，聚类分析可以结合时间序列分析和预测模型，对行业未来的发展趋势进行预测。
通过聚类分析，我们可以发现行业发展的潜在规律和趋势，为企业的战略规划和决策提供支持。
四、基于SPSS的聚类分析步骤1. 数据准备与清洗：收集行业统计数据，并进行数据清洗和预处理，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 选择聚类方法：根据数据特点和需求，选择合适的聚类分析方法。
3. 执行聚类分析：在SPSS中执行聚类分析，得到聚类结果。
4. 结果解释与应用：对聚类结果进行解释和应用，如市场细分、竞争格局分析和趋势预测等。
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S P S S聚类分析和判别分析论文Prepared on 22 November 2020基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析摘要：近年来，我国城镇居民的整体消费水平逐渐提高，但各地区间的消费结构仍存在较大差别。
文章选用8个城镇居民消费结构统计指标，采用欧式距离平方和离差平方和法，对我国31个省、直辖市及自治区的2013年城镇居民消费结构进行聚类分析和比较研究。
这不仅从总体上掌握了我国消费结构类型的地区分布，而且系统分析了我国各地区消费结构的特点及产生原因，为国家制定消费政策提供了决策依据。
关键词：消费结构；聚类分析；判别分析；政策建议；一、引言近年来，随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，并且在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理现象也得到了一定程度的调整。
但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，使各地区的消费结构仍存在着明显差别。
为了进一步改善消费结构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费结构之间的异同并进行比较研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。
二、消费结构的数据分析消费结构指居民在生活消费过程中，不同类型消费的比例及其相互之间的配合、替代、制约的关系。
就其数量关系来看，消费结构是指在消费过程中不同商品或劳务消费支出占居民总消费支出的比重，反映了一定社会经济条件下人们对各类商品及劳务的需求结构，体现一国或各地区的经济发展水平和居民生活状况。
（一）数据来源为了更加深入地了解我国城镇居民消费结构，先利用2013年全国数据（如表1所示），对全国31个省、直辖市、自治区进行聚类分析。
分析采用选用了城镇居民食品、衣着、居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务八项指标，分别用来反映较高、中等、较低居民消费结构。
表1 各地区城镇居民家庭平均每人全年消费支出 (2013年)（二）聚类分析本文使用软件作为统计分析工具，采用欧氏距离平方法对全国31个省、直辖市、自治区进行系统聚类分析，得到聚类分析群集成员（表2）、冰柱图（图1）及树状图（图2）。
表2 聚类分析结果图1图2从表2、图1和图2可以看到，我国各类地区城镇居民消费结构的相似性效果较好，且不同类型地区的消费结构有着各自的特点。
第一类为北京、上海、浙江和广东，居民消费水平较高的地区。
第一类中的北京、上海、浙江、广东等地区的医疗保健支出、交通和通讯支出、娱乐教育文化服务支出、居住支出等方面都远远高出全国平均水平，综合来看，第一类地区经济较发达，各方面的消费能力都较高。
在此类中，北京的娱乐教育文化服务支出在全国个省份中名列前茅，北京的科研机构多，藏书量大，高等院校多，娱乐设施先进齐全，这些都是导致北京该项支出比例高的原因，不愧为我国教育文化交流的中心。
纵观全国，各地区娱乐教育文化服务比重近年来呈现逐渐上升的趋势，这说明国家及各地区对教育的重视程度均有显着提高，并已逐步落实到行为中，初见成效，这也有利于我国进一步推进科教兴国战略。
第二类为天津、辽宁、江苏等，作为第二类的城市天津和江苏有很多相似之处：第一，二者分别都靠近第一类城市北京和上海，他们可以看作是北京和上海的外延；第二，二者分别处于京津唐和沪宁杭地区，经济发达；第三，二者是沿海城市，交通发达，为对外贸易提供极大的便利。
第三类为其他省，市，自治区，经济落后地区，他们大多是欠发达的内陆城市，无论是经济、政治还是文化发展水平都有限，居民人均收入水平不高，致使人们消费能力及消费欲望相比较其他类而言属最低水平。
第四类为安徽、湖北、湖南、四川等地区，作为第四类。
这些地区有着一定的资源和地理优势，但较之一二两类又明显不足，经济水平相对较弱，旅游等行业缺少明显优势，居民消费水平偏低。
（三）指标分析为了进一步分析各类指标特征，对各类指标的均值、方差、标准差、偏差、峰度进行分析，分析结果如表3。
从表3可以看出，第一类地区的均值是最大的，其城镇居民消费水平最高，处于领先地位。
同时，第一类地区的方差和标准差相对较高，说明其组内地区差距较大；第三类地区均值最小，其城镇居民消费水平最高，属于经济不发达。
第三类地区方差和标准差相对较低，偏度和峰度也相对较小，组内各地区居民消费结构差距较小，各指标相对集中，且异常值较少，特征更加明显。
（四）判别分析我们已对2013年全国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费支出进行聚类分析，将全国31个省、市、自治区2013年各地区城镇居民消费结构分为四类，考察的变量有城镇居民食品、衣着、居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务。
现从结果中选取四组样品（数据表4所示），另选4个地区作为待判样品作判别分析，输出判别分析函数系数表（表5）和分析结果（表6）。
对样本进行判别分析，得到判别分析结果如表5所示。
表5 判别分析函数系数表由表5可以得到以下分类判别函数：将待判样品数据代入四个函数中，每个样品对应的四个函数值进行比较，其中函数值最大的那个是第几个函数，则判该样品为第几类。
计算后发现，浙江对应的四个函数中第一个大，所以被划分为第一类。
江苏对应的四个函数中，第二个大，所以被划分为第二类。
吉林对应的四个函数中第三个大，所以被划分为第三类。
安徽对应的四个函数中，第四个大，所以被划分为第四类。
表6 判别分析结果514.465-0.384X8-0.125X7+0.081X6+0.145X5+0.124X4+0.103X3-0.177X2+0.137X1=Y4347.882-0.338X8-0.098X7+0.066X6+0.116X5+0.090X4+0.078X3-0.151X2+0.115X1=Y3786.675-0.460X8-0.188X7+0.112X6+0.232X5+0.151X4+0.155X3-0.170X2+0.162X1=Y21342.696-0.532X8-0.296X7+0.143X6+0.318X5+0.186X4+0.236X3-0.205X2+0.197X1=Y1有判别分析结果可知，浙江仍为第一类，属于沪宁杭地区，经济发达；它靠近第一类城市上海，他们可以看作是上海的外延；而且是沿海城市，交通发达，为对外贸易提供极大的便利。
江苏地理位置优越，交通便利，服务业和工业发达，综合经济实力在全国一直处于前列，其消费能力相对较高，所以其居民消费结构被列入第二类，是合理的。
吉林属于内陆城市，没有入海港，对外贸易不发达。
其水路和陆路运输没有绝对优势，经济发展不高，居民消费属偏下水平，归属于第三类。
安徽虽未内陆城市但是其地理位置较好，旅游发达，居民消费能力比第三类地区略高一些。
四、促进我国消费结构合理化的政策建议根据以上分析可以看出，经济发展较好的地区居民的消费水平较高，消费结构也越合理。
而且，居民收入水平是影响居民消费需求最直接、最根本的因素，并最终决定着居民的消费层次和消费结构。
但是，典型地区西藏又可见，除收入水平外，还有很多因素影响居民消费结构，如：价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等等，因而，政府也要继续出台切实有效的政策措施，增加居民消费积极性，并引导居民消费结构向更健康、合理的方向演进，以期全面提高我国各地区城镇居民的生活质量。
鉴于此，提出以下几点建议：1. 提高居民收入水平，增强扩大消费的基础。
收入是影响居民消费需求最直接、最根本的因素,并最终决定着居民的消费层次和消费结构。
因此，在国家经济增长的同时，进一步提高城镇居民的收入水平，以提高消费者对国家经济走势的良好预期。
同时，国家还需采取措施改善经济发展不平衡的现象，尽可能地缩小不同地区间的收入差距，真正发挥大国经济的内部拉动作用，使经济发展走上需求投资拉动的良性发展的道路。
2. 刺激消费需求，培育新的消费热点。
当前，我国消费需求相对不足。
这些年来，政府一直花大力气刺激我国的消费需求，取得了积极的成果。
假日旅游消费、通讯及电子产品的消费、住房消费、居民汽车消费等极大的拉动了居民的消费需求。
一方面，我们应该进一步巩固已有成果，另一方面还须培育新的消费热点，如医疗保健、保险等。
北京、上海等经济发达地区往往住房紧张，因此，大力发展这些地区的房地产事业是进一步提高居民消费水平的有效手段；经济发展相对落后的地区，交通和通讯条件是制约其发展的瓶颈，应在交通和通讯方面入手，不断加强城市化建设，以促进城镇居民生活水平地提高。
3. 引导文化消费，丰富精神文化生活。
引导人们自觉提高文化消费，特别是智力性、发展性消费的比重，加大消费中的文化含量和科技含量，提高消费层次和质量，这本身就是人力资本投资。
精神文化领域的扩大，高层次的精神文化消费活动就会增多，消费者的人力资本积累也就提高了，进而提高了整个社会的资本存量，从供给方面带动经济的进一步发展。
4. 加快中西部发展，缩小地区差异。
中西部地区由于地理位置和历史原因，大多数经济基础差，发展相对滞后，因而必须加快这些地区的发展。
政府应从资金、政策上相对倾斜扶持，为其发展创造一个良好的外部投资环境，吸引各方参与西部大开发；各地区也应积极探索发展新思路，借鉴经济发达地区的成功经验，利用自身的资源优势和后发优势，抓住西部大开发的机遇实现跨越式发展，尽可能缩小地区差距。
五、结语本文应用聚类分析和判别的分析方法，对2013年我国31 个省、直辖市及自治区的城镇居民消费结构进行统计分析，分析结果我国的实际情况基本相符，不同类型地区的居民消费结构的相似程度也不同，且有着各自的特点。
在此基础上本文对评价结果进行了比较分析，并提出了促进城镇居民消费结构合理化的政策建议，为我国各地区因地制宜地制定消费政策提供了科学合理的决策借鉴。
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