聚類分析-陳倩文20143212577

聚類分析

————以2008年東部和南部沿海省、市農(nóng)村居民家庭年均生活消費支出為例2一、分析背景為研究我國東部及南部沿海11個省、市2008年農(nóng)村居民消費支出的區(qū)域性特征，根據(jù)當年農(nóng)村居民家庭人均生活消費支出為例進行聚類分析。2/3/2023地區(qū)x1x2x3x4x5x6x7x8上海7108.621520.611646.191182.24755.293373.192874.54937.21廣東5866.91975.061748.16947.54836.392623.081936.38594.45浙江5522.561546.461333.69713.31933.112392.632195.58520.95江蘇4544.641166.911042.10813.45794.631357.961799.75458.10福建5078.851105.311300.10722.17540.631777.061453.18523.83海南4226.90491.841106.39565.51536.401303.50930.87247.08廣西4082.99772.28891.33603.84529.361376.031081.54290.04山東3699.421394.111247.04806.35799.791410.451277.43372.01遼寧4378.141187.411270.95507.40913.131295.701145.46533.29河北3155.401137.221097.41574.84808.881062.31946.38304.28天津5005.091153.661528.28817.181220.921567.871608.97520.492008年東部及南部沿海11個省、市農(nóng)村居民家庭人均生活消費支出2/3/2023x1：人均食品支出（元/人）x2：人均衣著支出（元/人）x3：人均住房支出（元/人）x4：人均家庭設(shè)備及服務(wù)支出（元/人）x5：人均交通和通信支出（元/人）x6：人均文教娛樂用品及服務(wù)支出（元/人）x7：人均醫(yī)療保健支出（元/人）x8：其他商品及服務(wù)支出（元/人）二、分析方法2/3/2023系統(tǒng)聚類法——Q型聚類（對樣本進行分類）三、結(jié)果解釋

結(jié)果輸出中首先給出案例處理匯總表格，本例中數(shù)據(jù)沒有缺失值，因此該表格主要提供的信息是距離測量指標為平方歐氏距離，聚類方法為組間平均聯(lián)接。（一）近似矩陣和聚類表

（一）近似矩陣和聚類表

聚類表給出了聚類分析的詳細步驟，“群集組合”列給出了在某一步驟中哪些對象會參與合并，從圖中可以看出，第一步是6和7合并，第二步是4和8合并，第三步是9和10合并，第四步4和8所在類別又合并了5，以此類推。直到所有樣本全部被合并為一類。

“系數(shù)列”給出了每一聚類步驟的聚類系數(shù)，該數(shù)值表示被合并的兩個類別之間的距離大小，本例主要指的是按照組間平均聯(lián)接法計算出的兩類間平均平方歐氏距離?！笆状纬霈F(xiàn)階群集”列表示參與合并的對象最早在第幾步出現(xiàn)，0代表該對象是第一次出現(xiàn)在聚類過程中。“下一階”表示在這一步驟中合并的類別，下一次將在第幾步中與其他類再進行合并。

近似矩陣計算的是兩類間的平方歐氏距離，通過圖表看出，6和7之間的平方歐氏距離最小為1.670，所以6和7最先被歸為一類。（二）冰柱圖

冰柱圖橫軸表示的是待分類的案例，豎軸表示的是群集數(shù)，也就是樣本可以劃分的類別。（三）樹狀圖

圖左側(cè)列出進行聚類的對象或事物，對象或者類別的合并則通過線條連接的方式來表示。在圖中可看到樣本1（上海）首先被單獨區(qū)分開來，并且和其他樣本的類別差異較大。從10向下切可以將樣本分為三類。樣本6、7、9、10、4、8、5為一類，樣本3、11、2為一類，樣本1單獨為一類。（四）群集成員表群集成員表表示在將樣本分別歸集為三、四、五類的分類情況。四、結(jié)論

通過對2008年我國東部及南部沿海11個省、市農(nóng)村年均生活消費支出情況進行聚類分析，我們大致可以將這11個城市分為4類：第一類，上海。上海市人均生活消費支出從總體來看都是最高的，所以單獨分為一類。第二類，廣東、浙江、天津。這三個省市屬于沿海經(jīng)濟發(fā)達省市，生活水平和居民消費水平高，