聚类分析

1、导教师：于哲舟教授培养单位：计算机科学与技术学院2013年5月未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面 版本、电子版本的任何单位和个人,均不得对本论文的全部或 部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改編等有 碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。
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吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，是本人在指导教师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。
除文中己经注明引用的内容外，本论文 不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果U对本文的研究 做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。
本人完全意识 到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名 斗！?# 曰期：2013年t月丨曰基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用The Application of Clustering Analysis Based on SPSS inIndustry Statistical Data作者姓名：杨浩 专业名称：软件工程 指导教师：于哲舟教。

2、M)算法是基于模糊目标函数优化基础上的一种数据聚类方法，主要目的在于将向量空间的样本点按照某种距离度量划分成C个子空间，聚类的结果特征是一个数据对聚类中心的隶属程度，该隶属度用一个数值来表示，但FCM聚类算法本身也存在一定的缺陷。
本文在研究基于模糊聚类分析的图像分割方法中存在问题的基础上，提出了两种基于模糊聚类分析的图像分割方法。
第一，根据粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法快速寻优的特点，将其应用于图像分割领域中，提出了一种基于PSO的模糊c均值聚类的图像分割方法，该方法把模糊c均值聚类中心的中心向量作为PSO的每个粒子，用PSO快速寻优的特点优化模糊c均值的聚类中心，从而有效的实现了图像分割的功能。
实验结果表明：新方法不仅能够有效的分割出图像中有意义的区域，而且解决了FCM算法容易陷入局部最优和迭代计算量大的问题。
第二，针对分水岭变换算法进行图像分割时，存在严重的过分割现象，提出了一种融合分水岭变换和模糊c均值聚类的图像分割方法，该方法首先用分水岭变换算法对图像进行初分割，分割的结果作为模糊c均值聚类初始参数，然后再用模。

3、地位正在不断提高，发挥的作用也进一步增强和扩大。
首先，民航是国民经济现代化的基础构架。
交通运输是国民经济的基础，民航业拥有高速长途运输的功能，不仅是国民经济的基础，而且是实现国民经济现代化的基础，又是现代化的标志和综合国力的直接体现。
因此，随着国民经济发展及其现代化水平的提高，必须不断加强航空运输建设，以适应和促进国民经济发展三步走战略目标的实现。
其次，民航业是以高新技术装备起来的现代化运输方式，具有快捷性、舒适性、机动性、安全性和国际性的特点，对旅客运输的占有率不断提高，在综合运输体系中的地位已经由改革开放前的从属地位和运输辅助力量，成长为旅客运输的主力之一，特别是长途客运和国际运输最主要的运输方式，也是某些其他运输工具不能通达地区和特殊需要的主要运输方式。
第三，改革开放是我国的基本国策，中国经济与世界经济接轨，融入世界经济体系，必须有航空运输作为支撑，发展航空运输对把外国企业“请进来”都有重要的促进和支撑作用。
因此，随着我国开放度的加大，。

4、析 SPSS 股票投资分析1研究目的与方法1.1研究目的及意义随着我国股票市场的不断发展，股票投资已经成为我国投资者的主要投资途径，而且也将成为我国投资者的重要投资渠道。
因此，他们必须重视上市公司的经营业绩，重视股票自身的品质，即重视投资对象的选择。
面对众多股票及各个公司的财务数据，怎样才能客观、全面、准确的分析并选出绩优股和潜力股呢？本文选择30家上市公司作为研究对象，进行业绩评价。
目的是对上市公司财务分析的基础上，探索各上市公司的投资价值，为投资者提供一定的决策指导和理论参考。
1.2研究方法多元统计分析方法中的聚类分析和因子分析在股票的综合评价中有着广泛的应用。
本文采用的分析方法是因子分析和聚类分析。
在对上市公司进行综合评价时，先用聚类分析进行分类，然后再利用因子分析法对多维变量进行降维，降维后的变量是原变量的线性组合，并能反映原变量绝大部分信息，使信息的损失最小，对原变量的综合解释能力强。
该方法通过因子的方差贡献率来表示变量的作用，可避免在系统分析中对权重的主观判断，使权重的分配更合理，尽可能地减少重叠信息的不良影响，克服变量之间的多重相关性，使系统分析简。

5、件准备 :ArcMap 数据准备 : 钦州市所有乡镇的点数据 qztai; 钦州市留个县的面数据 qzcnty。
三、实验 内容及步骤 3.1 用 ArcGIS 准备 SaTScan 软件需要的数据 3.1.1 将 e00 文件转为 coverage文件 (1)双击 ArcCatalog View Toolsbars ArcView 8X Tools Import from Interchange File。
3.1.2 准备控制文件 打开 ArcMap，加载数据 . 添加字段 : 计算 : 3.1.3 准备坐标文件 (1) 选择 ArcToolBox). (2)选择 Data Management Tools Features Features to Point 重计算坐标 : 3.1.4 将 qztai 图层属性表导出 (1)右击属性表下方的 Options: (2 选择 Export. (3)设置导出文件名为 qztai.dbf 3.2 用 SaTScan 执行空间聚类分析 3.2.1 运行软件 3.2.2 使用 Import Wizard 。

6、 本文主要是通过数据挖掘中聚类分析算法对图像进行分割。
本文首先简要概述了本课题的背景、国内外动态；其次又详细介绍了数据 挖掘的基本知识和聚类分析的各种算法；然后具体给出了如何利用聚类分析中的 k-means 算法在 RGB 和 HSV 颜色空间下实现图像分割；最后，通过图像分割系统在遥感中的应用，验证系统的有效性。
关键词 数据挖掘 聚类分析 图像分割 k-means HSV The research and application of image segmentation based on clustering analysis ABSTRACT Clustering analysis is one of the most important directions of research of data mining and it plays an important role in the identification of datas intrinsic structure aspect. Data mining is a new technology whi。

7、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； 精品文档 可编辑 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。

8、32 27 39吉林 159 33 11 25黑龙江 116 29 13 21上海 221 38 115 50江苏 144 29 42 27浙江 169 32 47 34安徽 153 23 23 18福建 144 21 19 21江西 140 21 19 15山东 115 30 33 33河南 101 23 20 20湖北 140 28 18 20湖南 164 24 22 18广东 182 20 42 36江西 139 18 13 20四川 137 20 17 16贵州 121 21 14 12云南 124 19 14 15陕西 106 20 10 18甘肃 95 16 6 12青海 107 16 5 8宁夏 113 24 9 22新疆 123 38 4 17【结果与分析】一、欧氏距离平方、组间平均距离连接法Case Processing Summary(a)CasesValid Missing TotalN Percent N Percent N Percent28 100.0 0 .0 28 100.0a Average Linkage (。

9、着技术的进步,图像使用的越来越多,对图像的分割也越来越引起人们的重视。
本文主要是通过数据挖掘中聚类分析算法对图像进行分割。
本文首先简要概述了本课题的背景、国内外动态；其次又详细介绍了数据挖掘的基本知识和聚类分析的各种算法；然后具体给出了如何利用聚类分析中的KMEANS算法在RGB和HSV颜色空间下实现图像分割；最后，通过图像分割系统在遥感中的应用，验证系统的有效性。
关键词数据挖掘聚类分析图像分割KMEANSHSVTHERESEARCHANDAPPLICATIONOFIMAGESEGMENTATIONBASEDONCLUSTERINGANALYSISABSTRACTCLUSTERINGANALYSISISONEOFTHEMOSTIMPORTANTDIRECTIONSOFRESEARCHOFDATAMININGANDITPLAYSANIMPORTANTROLEINTHEIDENTIFICATIONOFDATASINTRINSICSTRUCTUREASPECTDATAMININGISANEWTECHNOLOGYWHICHHASDEVELOPEDRAPIDLYINRECENTYEAR。

10、离法求距离矩阵CLUSTERM应用最短距离聚类法进行聚类分析PRINT1M调用各子函数，显示聚类结果聚类分析算法假设距离矩阵为VECTOR，A阶，矩阵中最大值为MAX，令矩阵上三角元素等于MAX聚类次数A1,以下步骤作A1次循环求改变后矩阵的阶数,计作C求矩阵最小值，返回最小值所在行E和列F以及值的大小GFORL1C,为VECTORC1,L赋值，产生新类计量地理学（徐建华，高等教育出版社，2005）配套实习指导38令第C1列元素，第E行和第F行所有元素为，第E列和第F列所有元素为MAX源程序如下STD1M,用极差标准化法标准化矩阵FUNCTIONSTDSTD1VECTORMAXMAXVECTOR对列求最大值MINMINVECTORA,BSIZEVECTOR矩阵大小,A为行数,B为列数FORI1AFORJ1BSTDI,JVECTORI,JMINJ/MAXJMINJENDENDDS1M,用绝对值法求距离FUNCTIONDDS1VECTORA,BSIZEVECTORDZEROSAFORI1AFORJ1AFORK1BDI,JDI,JABSVECTORI,KVECTORJ,KENDENDENDF。

11、分析中掺入数学模型的科学成分，实现由定性分析到定量精确分析的转变。
对于问题一，我们用了单一的数学评价法，对于调研结果进行人为的评分，运用EXEL对于数据进行简单计算，对于整体教学质量做基本评价。
对于问题二，我们运用了数学中常用的分类方法聚类分析法，并且建立了聚类分析模型。
我们运用在第一问中基本评价分数的数据，运用SPSSSTATISTICS软件对于数据进行分析，去除异常数据，对残缺数据进行适当补充，得到我们所要的距离矩阵。
根据距离矩阵绘制聚类谱系图。
实现对于相似班级的分类。
对于问题三，我们运用了数学中计算权重的基本方法，建立了分层分析模型。
首先将调研题目中涉及学习态度、学习方法和师资水平的题目认为归类，运用分层分析模型对各个题目的权重进行评定，通过YAAHP052软件进行数据计算，再通过评分机制对于教学质量等方面做出具体评分。
对于问题四，我们针对研究结果，将其成果绘制成报告，以便有关部门直接了解教学情况。
关键词教学评估聚类分析法分层分析法2二、问题重申为了掌握学生数学学习情况，教学管理人员拟定可一份调查问卷（附件一）分别对一年级、二年级学生进行了问卷调查。
问卷调查时，一年级学生正在学习。

12、人工神经网络对包括盐度，溶解氧，磷酸盐，总磷，总氮，PH值，电导率，BOD，COD等理化指标以及叶绿素等生物学指标进行聚类分析。
接着明晰了KOHONEN人工神经网络中的权重向量在本实例中物理意义，最后文章对影响水质的各个指标从时间维和空间维两个角度进行了聚类分析，揭示了生态渠道中水质变化的时空规律。
得到各个类之后，文章对各个类进行了甄别和解析，分析了水质变化的驱动因子。
通过对水质指标的聚类分析，为下一步建立SOFMBP组合人工神经网络建立了良好的基础。
关键词KOHONEN网络聚类水质因子KOHONENNETWORKBASEDCLUSTERINGWATERQUALITYFACTORSZHOUZUNLONG,SUNHONGWEN,HUZHITAO,GAOWENGAO,LITAO（COLLEGEOFENVIRONMENTSCIENCEANDENGINEER,NANKAIUNIVERSITY,TIANJIN300071,CHINA）ABSTRACTTHEKOHONENNETWORK,ANUNSUPERVISEDLEARNINGALGORITHMINARTIFICIALNEURALNETWORK。

13、掘的手段却停滞不前，从而导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。
这种情况同样发生在我国的药品不良反应（ADVERSEDRUGREACTIONS，ADRS）监测系统的数据库中。
本课题通过对目前国内外在ADR信号检测方面的研究现状分析，首次提出了用聚类的方法对ADR信号进行检测。
通过构建ADR信号检测的聚类模型，对江苏省ADR中心2008年数据库中的部分数据进行研究分析，信号检测的最低标准为聚类分成的每一类里没有导致目标不良反应的药品数不超过3种，得出的结果与该药品的说明书进行比对。
最终我们在西药类里挖掘出了56个符合标准且在药品说明书上没有标明的新的不良反应。
关键词药品不良反应；聚类；FCM信号检测一、引言药品安全问题是关系到人民健康和国计民生的重大问题，注重合理用药及用药卫生是每个人都必须做到的。
随着社会的发展和科学的进步，越来越多的药品经研发并被投入市场，由此带来的药品不良反应也相应增加。
药品不良反应（ADVERSEDRUGREACTION，ADR）指的是合格的药品在正常用法用量下出现的与用药目的无关的或者意外的有害反应。
包括副作用、毒性反应、过敏反应、依赖性、特异质反应等方面。
据世界。

14、速发展,特别是近十年来,旅游业已经成为拉动我国经济增长、扩大就业渠道的重要行业之一自改革开放以来，我国的旅游业呈现蓬勃发展的态势；由于经济发展势头强劲，国际间经贸往来增加，外国人对中国，尤其是大陆的了解越来越多，这也吸引了越来越多的外国人来华旅游我国旅游资源丰富，除了原来的旅游热点东部沿海外，西部大开发政策实施后，西部旅游业迎来新的机遇，也给了垂涎西部旅游业的投资者们出手的良机西部地区依靠其天然的自然资源获得了旅游业快速发展的机会，国内外投资者开始关注西部旅游业但是，由于西部交通等基础设施的相对落后，发展西部旅游业相对海南、深圳等沿海地区而言难度要大得多我国旅游业发展的现状与趋势近年来中国旅游业实现了持续快速发展有这样几组数字可供大家参考，一是从2002年2007年过境旅游人数从3680万人次将增长到5360万人次，年均增长78，高于全球平均增长率3个百分点二是旅游外汇收入从204亿美元将增长到370亿美元，年均增长126，高于全球平均增长率的两个百分点三是国内旅游人数从88亿人次将增长到15亿人次，年均增长113国内旅游收入从3878亿元将增长到6820亿元，年均增长12第四个数字就。

15、类别数为2，利用C均值聚类方法对数据进行聚类，并将聚类结果表示在二维平面上。
尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的结果。
2、对1中的数据利用C均值聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类，画出聚类指标与类别数之间的关系曲线，探讨是否可以确定出合理的类别数目。
3、对1中的数据利用分级聚类方法进行聚类，分析聚类结果，体会分级聚类方法。
4、利用TEST2TXT数据或者把TEST2TXT的数据与上述1中的数据合并在一起，重复上述实验，考察结果是否有变化，对观察到的现象进行分析，写出体会。
三、实验原理1、C均值聚类方法（1）C均值算法思想基于使聚类性能指标最小化，所用的聚类准则函数是聚类集中每一个样本点到该类中心的距离平方之和，并使其最小化。
（2）C均值算法步骤1、任选C个初始聚类中心。
一般以开头C个样本作为初始中心。
2、将模式样本集的每一样本按最小距离原则分配给C个聚类中心，即在第M次迭代时，若则，表示第M次迭代时，以第J个聚类中心为代表的聚类域3由步骤2计算新的聚类中心，即式中NI为第I个聚类域中的样本个数。
其均值向量作为新的聚类中心，因为这样可以使误差平方和准则函数达到最小值。
4若，。

16、个球员样本进行系统聚类分析，样本指标选自其比赛数据，得到树状谱系图，根据球员类型将其分为四类。
然后选取4个球员的比赛数据，利用聚类分析得到的分组结果，用FISHER判别分析进行判定，最终确定各NBA球员所属类型。
分析过程应用了SPSS190软件。
关键字NBA；聚类分析；判别分析；球员类型一、引言美国职业男子篮球联赛（NBA，全称NATIONALBASKETBALLASSOCIATION）是美国第一大职业篮球赛事，其中产生了迈克尔乔丹、魔术师约翰逊、科比布莱恩特、姚明、勒布朗詹姆斯等世界巨星。
该联赛一共拥有30支球队，分属两个联盟东部联盟和西部联盟；而每个联盟各由三个赛区组成，每个赛区有五支球队。
作为最受欢迎的篮球联赛，NBA对与篮球运动的推广起到了巨大的推动作用，并在全球掀起了篮球的热潮，其培养的一批篮球运动员更是成为全世界篮球迷们的偶像。
聚类分析又称群分析、点群分析，是定量研究分类问题的一种多元统计方法。
人类认识世界往往首先将被认识的对象进行分类，因此分类学便成为人类认识世界的基础科学。
在社会生活的众多领域中都存在着大量的分类问题。
以前人们主要靠经验和专业知识做定性分类处理，致使许多。

17、据挖掘中聚类分析算法对图像进行分割。
本文首先简要概述了本课题的背景、国内外动态；其次又详细介绍了数据挖掘的基本知识和聚类分析的各种算法；然后具体给出了如何利用聚类分析中的k-means算法在RGB和HSV颜色空间下实现图像分割；最后，通过图像分割系统在遥感中的应用，验证系统的有效性。
关键词数据挖掘聚类分析图像分割k-meansHSVTheresearchandapplicationofimagesegmentationbasedonclusteringanalysisABSTRACTClusteringanalysisisoneofthemostimportantdirectionsofresearchofdatamininganditplaysanimportantroleintheidentificationofdatasintrinsicstructureaspect.Dataminingisanewtechnologywhichhasdevelopedrapidlyinrecentyears.Itsstudyinvolvesmachinelearning,neural。