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数据挖掘课程设计
一.实验目的
1) 请根据所给的天津各区县经济和教育数据分别做聚类分析,并给出你的结论分析。
2) 聚类分析结果时候与你的直观感受相符合?如果不符,请解释并给出解决方法。
二.实验过程及结果分析
本实验采用聚类分析来对各个区县进行分类,这里我使用SPSS 20来进行聚类分析。
输入各区县经济数据如下图:
使用SPSS 进行K均值聚类分析,分为六类,得到如下结果:
初始聚类中心
聚类
1
2
3
4
5
6
总产值
464.13
215.47
290.69
540.14
5030.11
114.68
最终聚类中心
聚类
1
2
3
4
5
6
总产值
464.13
214.67
321.07
521.51
5030.11
114.68
每个聚类中的案例数
聚类
1
1.000
2
4.000
3
5.000
4
4.000
5
1.000
6
1.000
有效
16.000
缺失
.000
上图中的第三列(QCL_1)即为分类情况,说明如下:
北辰区分为一类,标记为1;河东区、宝坻区、宁河县、蓟县分为一类,标记为2;南开区、河北区、津南区、武清区、静海县分为一类,标记为3;和平区、河西区、东丽区、西青区分为一类,标记为4;滨海新区为一类,标记为5;红桥区分为一类,标记为6 。
结果分析:
分类结果从整体来看还是比较合理的。滨海新区这一地区产值非常高,毫无疑问是单独的一类;红桥区产值最低,也分为一类,这个与我的直观感受不太相符,作为天津市市内六区之一的红桥区,产值最低,分为一类,我觉得很不可思议,问题可能是数据量不够大,或者说评价指标太少,这里我们只有一个评价指标(总产值),导致结果具有偶然性,适当增加评价指标应该可以增加结果的准确性。
输入各区县教育数据(中学数量和中学在校生以及教师数量)如下图:
使用SPSS 对这三个变量进行K均值聚类分析,分为六类,得到如下结果:
初始聚类中心
聚类
1
2
3
4
5
6
教育_中学数量
83
65
48
26
51
13
中学教师数
5585
4454
3917
2703
2691
1269
在校生人数
60484
52563
45156
25436
36912
13099
最终聚类中心
聚类
1
2
3
4
5
6
教育_中学数量
83
65
48
26
51
18
中学教师数
5585
4454
4010
2232
2691
1285
在校生人数
60484
52563
44844
23540
36912
15217
每个聚类中的案例数
聚类
1
1.000
2
1.000
3
2.000
4
6.000
5
1.000
6
5.000
有效
16.000
缺失
1.000
上图中的第五列(QCL_1)即为分类情况,说明如下:
滨海新区分为一类,标记为1;蓟县分为一类,标记为2;武清区、宝坻区分为一类,标记为3;和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、宁河县分为一类,标记为4;静海县分为一类,标记为5;红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区分为一类,标记为6 。
结果分析:
分类结果从整体来看还是比较合理的。滨海新区这一地区教育资源非常雄厚,应该与这个地方的经济总产值有很大的关系。另外,静海县和蓟县,这两个地方的学校数量和学生数量及教师数量都很多,资源也比较雄厚,这与我的直观感受不太相符,他们并不是天津市市内六区。原因可能是这两个地方对教育的重视程度高于其他县市。我们这里的评价指标有三个,还算比较充分。原因应该是区县政府对教育的重视程度不同。不过有个问题,学校数量多并不能表示教育水平高,教师数量多也不一定能代表教师质量高。这里给出的数据只有数量,没有具体的能够反应质量的数据,因此结果存在一定的偏差。
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