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我国16个地区农民在某年支出情况的聚类分析 导读：就爱阅读网友为您分享以下“我国16个地区农民在某年支出情况的聚类分析”资讯，希望对您有所帮助，感谢您对92的支持! 我国16个地区农民在某年支出情况的聚类分析 中 文 摘 要 聚类分析是多元统计分析中研究“物以类聚”的一种方法，用于对事物的类别面貌尚不清楚，甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下进行分类的场合。聚类分析主要目的是研究事物的分类，而不同于判别分析。在判别分析中必须事先知道各种判别的类型和数目，并且要有一批来自各判别类型的样本，才能建立判别函数来对未知属性的样本进行判别和归类。若对一批样品划分的类型和分类的数目事先并不知道，这时对数据的分类就需借助聚类分析方法来解决。聚类分析把分类对象按一定规则分成组或类，这些组或类不是事先给定的而是根据数据特征而定的。在一个给定的类里的这些对象在某种意义上倾向于彼此相似，而在不同类里的这些对象倾向于不相似。关于聚类分析的任何通则必定是含糊的、不明确的，因为在众多的各种不同领域里聚类方法已经发展了，类和对象间的相似性具有不同定义。各种聚类分析方法通过用于聚类分析的各种各样的领域反映出来。因此尽管聚类方法有很多种，但不管哪一种都不能说得到的分类是准确的。本文选取了我国16个地区农民在某年支出情况数据的6项数据分析相关指标。利用SAS 软件建立模型，并对测算的数据进行分析得出结论。 关键词：聚类分析; 农民支出；主成分分析; 动态聚类； ; 第一章 引 言 §1.1 问题提出 聚类的实质是根据样本（变量）间的亲疏关系将样本（变量）分为类，相近的归为一类，差别较大的归为另一类。所获得的分类应有一定的意义。聚类分析的关键有两个：亲疏关系的判别：相似性与距离（不相似性）；分类数的确定：分多少类合适。 农民工资性收入稳定增长。调查显示，以外出务工收入为主的工资性收入稳定上升，并成为农民增收的主要来源。2009年至2011年，农民工资性收入每年呈两位数增长，增长率分别为38.45%和21.44%。2011年农民人均工资性收入达到7884.12元，工资性收入占农户家庭现金收入的比重为65.72%。农民收入增加的同时支出应该也有所变化。随着国家经济发展，农民收入增加，支出也有所增长，但是支出范围依旧狭小。支出有偿付性支出和消费性支出构成。偿付性支出主要是农民偿还债务的开销，由于各种因素，这方面我们没做调查，我也知之甚少，就不妄加谈论了，我主要说说消费性支出。消费支出莫过于衣食住行再加上教育、医疗、卫生和一些精神消费。从总体来看，我们国家农村经济支出很是可观。看看支出总额，与十年前相比，不知增长了多少，说明农民手中有钱了，也敢花钱了。但是农民收入支出的主要去向是哪里？各个省市的农民收入支出有何不同？本文将对此问题加以研究。 指标选取考虑的因素：（1）指标的选择要能尽量反映农民的收入支出状况；（2）数据尽量从统计年鉴等规范、权威的刊物中获取。下面各个指标和数据符合以上要求。 §1.2 相关理论 一、 聚类分析的基本原理： 聚类分析又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。其实质是寻找一些能客观反映研究对象之间亲疏关系的统计量，然后根据这种统计量把研究对象按距离相近或性质相似的原则分成若干类，以便对各组数据进行分类研究，找出组内数据的共性以及组间数据的差异。 聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。 聚类分析被应用于很多方面，在商业上，聚类分析被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征；在生物上，聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识；在地理上，聚类能够帮助在地球中被观察的数据库商趋于的相似性；在保险行业上，聚类分析通过一个高的平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组，同时根据住宅类型，价值，地理位置来鉴定一个城市的房产分组；在因特网应用上，聚类分析被用来在网上进行文档归类来修复信息。 聚类分析的内容十分丰富, 按其分类对象的不同就分为Q-型聚类分析(对样品分类), 它是依据被观测的样品的各种特征, 将特征相似的归为一类;R-型聚类分析(对指标或变量分类) 是依据被观测的变量之间的相似性, 将其特征相似的变量归并为一类。 聚类分析按其分类方法又分为