spss軟件實(shí)例應(yīng)用計量地理學(xué)課后題詳解

1、聚類分析&主成分分析實(shí)例,·分析某地區(qū)35個城市2004年的7項(xiàng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計指標(biāo)數(shù)據(jù),（1）試用最短距離法對35個城市綜合實(shí)力進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，并畫出聚類譜系圖,a.軟件操作及原理b.數(shù)據(jù)結(jié)果及分析,a.軟件操作及原理——操作,a.軟件操作及原理——操作,a.軟件操作及原理——標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化原理,a.軟件操作及原理——?dú)W氏距離原理,凝聚狀態(tài)表的第一列表示聚類分析的第幾步；第二列、第三列表示本步驟聚類中那兩個樣本或小類聚成一

2、類；第四列是相應(yīng)的樣本距離或小類距離；第五列、第六列表明本步驟聚類中，參與聚類的是樣本還是小類。0表示樣本，數(shù)字n(非0)表示由第n部聚類產(chǎn)生的小類參與本步驟聚類；第七列表示本步驟聚類的結(jié)果將在下面聚類的第幾部中用到。,a.軟件操作及原理——最短距離聚類法原理,聚類表階 群集組合系數(shù)首次出現(xiàn)階群集下一階群集 1群集 2群集 1群集 211725.0600062529.06500

3、633334.085001242635.089002853031.1040086517.1082197818.108001782030.11505109516.123601010520.127981111532.1281001212533.1291131313514.13612015

4、14621.150001615522.1601301716611.166140271758.1821571818519.19017020191315.19600242057.197180212145.1980202222428.1992102323412.2012202424413.2042

5、319252534.235024262639.240250272736.25526162828326.270274292923.3910283030223.4182903131224.551300323212.6320313333110.7703203434127.8183300,在不同的聚類標(biāo)

6、準(zhǔn)（距離）下，聚類結(jié)果不同，當(dāng)距離標(biāo)準(zhǔn)逐漸放大時，35個區(qū)域單元被依次聚類。 當(dāng)距離為0時，每個樣本為單獨(dú)的一類；當(dāng)距離為5，則35個區(qū)域單元被聚為11類；當(dāng)距離為10，則35個區(qū)域單元被聚為7類；當(dāng)距離為15，則35個區(qū)域單元被聚為5類；當(dāng)距離為20，則35個區(qū)域單元被聚為3類；最終，當(dāng)聚類標(biāo)準(zhǔn)（距離）擴(kuò)大到25時，35個區(qū)域單元被聚為1類。,b.數(shù)據(jù)結(jié)果及分析,聚類分析&主成分分析實(shí)例,·分析某地區(qū)35

7、個城市2004年的7項(xiàng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計指標(biāo)數(shù)據(jù),（2）試用主成份分析法對35個城市7項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，并分析其綜合實(shí)力。,a.軟件操作b.數(shù)據(jù)結(jié)果及分析,a.軟件操作,a.軟件操作,b.數(shù)據(jù)結(jié)果及分析——Bartlett驗(yàn)證,因子分析前，首先進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和巴特利球體檢驗(yàn)。KMO檢驗(yàn)用于檢查變量間的偏相關(guān)性，取值在0~1之前。KMO統(tǒng)計量越接近于1，變量間的偏相關(guān)性越強(qiáng)，因子分析的效果越好。實(shí)際分析中，KMO統(tǒng)計量在0.7以上時效果比

8、較好；當(dāng)KMO統(tǒng)計量在0.5以下，此時不適合應(yīng)用因子分析法，應(yīng)考慮重新設(shè)計變量結(jié)構(gòu)或者采用其他統(tǒng)計分析方法。,b.數(shù)據(jù)結(jié)果及分析——主成分因子,一般取累計貢獻(xiàn)率達(dá)85%~95%的特征值所對應(yīng)的第1、第2、…、第m（m≤p）個主成分。,b.數(shù)據(jù)結(jié)果及分析——變量與因子聯(lián)系系數(shù),變量與某一因子聯(lián)系系數(shù)絕對值越大，則該因子與變量關(guān)系越近。 將第一因子代替x4,x5,x6,x7;將第二因子代替x1,x2,x3即可得到旋轉(zhuǎn)矩陣，使

9、復(fù)雜的矩陣變得簡潔。,b.數(shù)據(jù)結(jié)果及分析——變量與因子聯(lián)系系數(shù),變量與某一因子聯(lián)系系數(shù)絕對值越大，則該因子與變量關(guān)系越近。 將第一因子代替x4,x5,x6,x7;將第二因子代替x1,x2,x3即可得到旋轉(zhuǎn)矩陣，使復(fù)雜的矩陣變得簡潔。,b.數(shù)據(jù)結(jié)果及分析——變量與因子聯(lián)系系數(shù),,第1主成分與所有變量成正相關(guān)，與x4,x5,x6,x7呈現(xiàn)出較強(qiáng)的正相關(guān)，因此可以認(rèn)為第1主成分是2014年城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的代表。

10、第2主成分與x1,x3呈現(xiàn)出較強(qiáng)的正相關(guān)，x2呈現(xiàn)出較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，因此可以認(rèn)為第2主成分是2014年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的代表。,聚類分析&主成分分析實(shí)例,·分析某地區(qū)35個城市2004年的7項(xiàng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計指標(biāo)數(shù)據(jù),（3）以第一、二、三主成分為變量，進(jìn)行聚類分析，結(jié)果又怎樣呢？,a.軟件操作b.數(shù)據(jù)結(jié)果與對比,a.軟件操作,a.數(shù)據(jù)結(jié)果與對比,聚類表階 群集組合系數(shù)首次出現(xiàn)階群集下一階群集 1群集 2群集

11、 1群集 211725.0600062529.06500633334.085001242635.089002853031.1040086517.1082197818.108001782030.11505109516.123601010520.127981111532.1281001

12、212533.1291131313514.1361201514621.150001615522.1601301716611.166140271758.1821571818519.19017020191315.19600242057.197180212145.1980202222428.199

13、2102323412.2012202424413.2042319252534.235024262639.240250272736.25526162828326.270274292923.3910283030223.4182903131224.551300323212.63203133331

14、10.7703203434127.8183300,聚類表階 群集組合系數(shù)首次出現(xiàn)階群集下一階群集 1群集 2群集 1群集 211725.02400522635.045003131831.04700154529.0520055517.05541763234.06300117530.067

15、5098621.06900259520.069701010522.0709013113233.0726019121928.076001813512.0771001414514.0801301615818.08403161658.08514151717516.0861601818519.

16、09317121919532.0961811202057.0991902121511.1072002222515.120210232335.1360222424313.151230272546.170082826223.17700272723.1772624282824.1902725292