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一种加权聚类分析的应用分析

本文ID:LW17697 字数:8551,页数:28 ¥128
范文编号:XXLW050范文字数:8551,页数:28 摘 要 聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法。人类在认识世界的过程中,需要把某些方法相似的东西归成类,以便从中发现规律性,进而达到认识和改造世界的目的。早先,人们分类主要是凭借经验,做些定性分析,很少利用数据做定量的研究,随着科学发展和计算机的普及,..

范文编号:XXLW050 范文字数:8551,页数:28

摘     要
 聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法。人类在认识世界的过程中,需要把某些方法相似的东西归成类,以便从中发现规律性,进而达到认识和改造世界的目的。早先,人们分类主要是凭借经验,做些定性分析,很少利用数据做定量的研究,随着科学发展和计算机的普及,利用数学方法研究分类问题成为可能,聚类分析作为多元分析的一个重要分支,发展迅速。以前研究人员对总体数据进行聚类分析时,主观的给定权重,这种聚类效果往往不是很好。因此,本文提出了一种聚类的新方法,采用变量的变异系数作为权重以提高聚类的效果,并通过实例证明这种方法确实有效。本文将该方法运用到帮助企业在运输包裹中选择更准确的路线中,通过SPSS统计软件进行聚类分析,得出相应的结论。

关键词:聚类分析  权重  变异系数
Abstract
 Cluster analysis is a kind of scientific and effective method to study “things of one kind come together”. Whenever Human beings are during the process of recognizing the world, they need to make some similar things into one category, in order to discover the rules, and then to realize and reconstruct the world on purpose. Previously, people classified things mainly by virtue of experience, and did some qualitative analysis, but rarely made use of data to do the quantitative research. With the development of science and the popularization of computer, utilizing mathematical methods to solve classification problems become possible, cluster analysis, as an important branch of the multi-analysis, is developing rapidly. When the research on clustering analysis before were subjectively giving weight, this clustering effect is always not very good. Therefore, suggesting a new method of calculating the weight, using the coefficient of variation, and through the real examples to prove that this method is effective. Thus, applying the new method calculating of the weight to help company in the transport of choice parcels more accurate line, through the SPSS statistical software to do some cluster analysis, it can draw to the  corresponding conclusions.

Keywords:Cluster analysis; Weight Coefficient; Coefficient of variation
目  录
摘     要 i
Abstract ii
目  录 iii
第一章  绪论 1
1.1  引言 1
1.2  基本原理 2
1.2.1 关于聚类分析 2
1.2.2 统计软件 3
第二章  加权聚类分析 4
2.1  数据收集 4
2.2  加权聚类分析 5
2.2.1 聚类分析 5
2.2.2 结合变异系数的加权聚类分析 6
2.2.3 结论 7
第三章  加权聚类分析的应用 8
3.1  杭州航空物流的发展及研究意义 8
3.2  数据收集 8
3.3  数据分析 11
3.4  加权聚类结果分析 14
第四章  结论 15
致  谢 16
参考文献 17


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