聚类分析-陈倩文20143212577

聚类分析

————以2008年东部和南部沿海省、市农村居民家庭年均生活消费支出为例2一、分析背景为研究我国东部及南部沿海11个省、市2008年农村居民消费支出的区域性特征，根据当年农村居民家庭人均生活消费支出为例进行聚类分析。2/3/2023地区x1x2x3x4x5x6x7x8上海7108.621520.611646.191182.24755.293373.192874.54937.21广东5866.91975.061748.16947.54836.392623.081936.38594.45浙江5522.561546.461333.69713.31933.112392.632195.58520.95江苏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广西4082.99772.28891.33603.84529.361376.031081.54290.04山东3699.421394.111247.04806.35799.791410.451277.43372.01辽宁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年东部及南部沿海11个省、市农村居民家庭人均生活消费支出2/3/2023x1：人均食品支出（元/人）x2：人均衣着支出（元/人）x3：人均住房支出（元/人）x4：人均家庭设备及服务支出（元/人）x5：人均交通和通信支出（元/人）x6：人均文教娱乐用品及服务支出（元/人）x7：人均医疗保健支出（元/人）x8：其他商品及服务支出（元/人）二、分析方法2/3/2023系统聚类法——Q型聚类（对样本进行分类）三、结果解释

结果输出中首先给出案例处理汇总表格，本例中数据没有缺失值，因此该表格主要提供的信息是距离测量指标为平方欧氏距离，聚类方法为组间平均联接。（一）近似矩阵和聚类表

（一）近似矩阵和聚类表

聚类表给出了聚类分析的详细步骤，“群集组合”列给出了在某一步骤中哪些对象会参与合并，从图中可以看出，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所在类别又合并了5，以此类推。直到所有样本全部被合并为一类。

“系数列”给出了每一聚类步骤的聚类系数，该数值表示被合并的两个类别之间的距离大小，本例主要指的是按照组间平均联接法计算出的两类间平均平方欧氏距离。“首次出现阶群集”列表示参与合并的对象最早在第几步出现，0代表该对象是第一次出现在聚类过程中。“下一阶”表示在这一步骤中合并的类别，下一次将在第几步中与其他类再进行合并。

近似矩阵计算的是两类间的平方欧氏距离，通过图表看出，6和7之间的平方欧氏距离最小为1.670，所以6和7最先被归为一类。（二）冰柱图

冰柱图横轴表示的是待分类的案例，竖轴表示的是群集数，也就是样本可以划分的类别。（三）树状图

图左侧列出进行聚类的对象或事物，对象或者类别的合并则通过线条连接的方式来表示。在图中可看到样本1（上海）首先被单独区分开来，并且和其他样本的类别差异较大。从10向下切可以将样本分为三类。样本6、7、9、10、4、8、5为一类，样本3、11、2为一类，样本1单独为一类。（四）群集成员表群集成员表表示在将样本分别归集为三、四、五类的分类情况。四、结论

通过对2008年我国东部及南部沿海11个省、市农村年均生活消费支出情况进行聚类分析，我们大致可以将这11个城市分为4类：第一类，上海。上海市人均生活消费支出从总体来看都是最高的，所以单独分为一类。第二类，广东、浙江、天津。这三个省市属于沿海经济发达省市，生活水平和居民消费水平高，