关键词共词分析、聚类分析和多维尺度分析
关键词共词分析、聚类分析和多维尺度分析
功能：
1、寻找近几年研究热点（热点图），为论文的选题做准备
2、直接为论文服务
方法举例：
关键词：自闭症
研究工具：Bicomb共词分析软件、SPSS17.0、excel、中国知网（CNKI）
研究进程：
A：中国知网（官网）-左上“资源总库”-左上“中国学术期刊网络出版总库”
主题：自闭症，年限范围：2000-2014，来源类别：全选-检索
每页显示：50-一页页全选后再删除一定不要研究的文献-尽量多选择文献（最好全部）
导出/参考文献-全选-导出-自定义（支持需输出更多文献信息）-全选-导出-保存-txt
打开txt-编辑-全部替换（前面英文删除）-另存为txt-编码：ANSI【多操作几遍，不然提取不出来或会出现00000，而不是00000,00001,00002等】
B：书目共现分析系统-增加（右上角）-项目编号：1-格式类型：cnki中文txt-提取-选择文档-关键字段：关键词-提取（红色）-统计-关键字：关键词-∑统计-矩阵-关键字：关键词-≥5≤280-词篇矩阵-生成-导出至txt-保存
C：打开SPSS-文件-打开文本数据-下一步-删除第一行-度量标准：“名义”变为“度量”-分析-分类-系统聚类-V1标准个案-V2到Vn变量-统计量：选择“合并进程表”“相似性矩阵”-绘制：树状图-方法（二分类-Ochiai）-结果：近似矩阵（最大的表格）导出到excel-多维尺度分析【树状图如果是虚线，可能是spss版本问题或其他问题】
D：SPSS-excel导入-打开数据-excel-删除第一行-删除1：、2：、3：、4：、5：、、、-复制粘贴到变量视图-度量标准：“名义”变为“度量”-字符串变为数值【第一个分类不要改字符串】-分析-度量-多维尺度最后一个ALSCAL-变量移动-从数据创建距离-度量（E）-标准化：Z得分-选项：组图
实例解析关键词聚类的方法策略
实例解析关键词聚类的方法策略 收藏到：1时间：2014-06-05 文章来源：马海祥博客访问次数：388 最近，马海祥接手了一个大型的网站，首先要做的就的对这个网站的流量来源进行分析，这其中最繁琐的莫过于对来源关键词的聚类整合了。 所谓关键词聚类就是以领域特征明显的词和短语作为聚类对象，在分类系统的大规模层级分类语料库中，利用独创的文本分类的特征提取算法进行词语的领域聚类，通过控制词语频率的影响，分别获取领域通用词和领域专类词。 所以，要想做好这类做关键词的聚类，就一定要有一些基础信息，基础数据作为背景。在此，我就借助马海祥博客的平台跟大家实例解析关键词聚类的方法策略： 1、百度商业词聚类模型
现在对于一些医疗SEO来说看行业新闻，大家经常讨论一个话题就是百度医疗行业的收入贡献比是多少？，其实，爆个大料给大家，在2005年甚至2006年之前，百度自己都不掌握这类数据。 当时百度有一个简单的客户分类，是客服提交的，然后我们看了一下消费的行业分布，结果显示超过50%属于其他分类，这个结果基本上就没法看了。 然后我就琢磨，用商业词能不能直接聚类为行业，当时我在产品部门，合作反欺诈点击的工程师是张怀亭，这是个算法高手，他当年的毕业论文就是关联规则和聚类算法，我就去请教他，他说了一堆，我大部分没听懂，但大概要点知道了一些，然后找他要了论文看了看，也没太看明白，凭借自己粗浅的理解我就动手了，然后这个还真做成了。 我的出发点就是假设客户本身具有行业属性(如果这个假设不存在，那就没辙了)，我认为每个客户提交的关键词，彼此是有关联的。某两个关键词如果同时被不同的客户提交，其关联性就会随之增加，这个是最基本的一个定义，叫做共同推举数，也是最容易算的一个值。 但是仅仅依赖于共同推举数有一个问题，就是会导致很多词都和热门词关联，这是不合理的，我记得当时好像是某网上书城的推荐购买那一栏，明显都是热门书籍，似乎也是基于共同推举数做的关联。 问题1：A和B有50个共同推举，A和C有30个共同推举，但是B这个词是热门词，共有2000个客户提交；而C是冷门词，只有50个客户提交，请问A和B的关联度高还是A和C的关联度高？ 问题2：客户1提交了10000个词(类似阿里真的是这么提交的)；客户2提交了20个词，客户1所提交的10000个词的彼此关联度和客户2之间提交的是否一致？ 考虑这两个问题，就需要做权值调整了，然后再计算词与词的关联值。那么，权值该怎么定呢？
应用多元统计分析习题解答_聚类分析..-共20页
第五章 聚类分析 5.1 判别分析和聚类分析有何区别？ 答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n 个样本，对每个样本测得p 项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k 个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 5.2 试述系统聚类的基本思想。 答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 5.3 对样品和变量进行聚类分析时， 所构造的统计量分别是什么？简要说明为什么这样构造？ 答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 （一）闵可夫斯基距离：1/1 ()() p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值，分为 （1）绝对距离（1q =） 1 (1)p ij ik jk k d X X ==-∑ （2）欧氏距离（2q =） 21/2 1 (2)() p i j i k j k k d X X ==-∑ （3）切比雪夫距离（q =∞） 1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- （二）马氏距离 （三）兰氏距离 对变量的相似性，我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向，因此用相关性进行衡量。 2 1()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-=+∑
因子分析和K均值聚类分析
基于因子分析和K均值聚类法对河南省经济发展水平研 究 一、因子分析的基本概念 1.1、引言 因子分析的概念起源于20世纪初Karl Pearson和Charles Spearmen 等人关于智力测验的统计分析。目前，因子分析已成功应用于心理学、医学、气象、地址、经济学等领域，并因此促进了理论的不断丰富和完善，它是多元统计分析中典型方法之一。 因子分析也是一种降维、简化数据的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探究观测数据中的基本结构，并用少数几个“抽象”的变量来表示其基本的数据结构。这几个“抽象”的变量被称作“因子”，能反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而因子一般是不可观测的潜在变量。 因子分析的内容非常丰富，常用的因子分析类型是R型因子分析和Q型因子分析。R型因子分析是对变量作因子分析，Q型因子分析是对样品作因子分析。而本文侧重讨论R型因子分析。 1.2、因子分析模型 因子分析模型中，假定每个原始变量由两部分组成：公共因子和特殊因子。公共因子是各个原始变量所共有的因子，解释变量之间的相关关系。特殊因子顾名思义是每个原始变量所特有的因子，表示该变量不能被公共因子解释的部分。原始变量与因子分析时抽出的公共因子的相关关系用因子负荷表示。 常用的因子分析类型是R型因子分析和Q型因子分析。 (1). R型:从变量的相关阵出发，找出控制所有变量的几个公共因子，
用以对变量或样本进行分类。 (2). Q 型:从样本的相相似据阵出发，找出控制所有样本的几个主要因素。 （一）R 型因子分析的数学模型 R 型因子分析中的公共因子是不可以直接观测但又客观存在的共同影响因素，每一个变量都可以表示成公共因子的线性函数与特殊因子之和，即 i m im i i i F a F a F a X ε++++= 2211 ，p i ,2,1= 上式中的m F F F ,,21称为公共因子，i ε称为i X 的特殊因子。该模型可用矩阵表示为 ε+=AF X 即 这里 ),(21212222111211m pm p p m m A A A a a a a a a a a a A =??????????????= ??????????????=p X X X X 21， ?????? ??????=m F F F F 21， ??????????????=p εεεε 2 1 且满足： （1）p m ≤； （2）0),cov(=εF ，即公共因子与特殊因子是不相关的； 1111122112211222221122m m m m p p p pm m p X a F a F a F X a F a F a F X a F a F a F εεε=++++??=++++????=++ ++ ?
关键词共词分析、聚类分析和多维尺度分析
关键词共词分析、聚类分析和多维尺度分析 功能： 1、寻找近几年研究热点（热点图），为论文的选题做准备 2、直接为论文服务 方法举例： 关键词：自闭症 研究工具：Bicomb共词分析软件、、excel、中国知网（CNKI） 研究进程： A：中国知网（官网）-左上“资源总库”-左上“中国学术期刊网络出版总库” 主题：自闭症，年限范围：2000-2014，来源类别：全选-检索 每页显示：50-一页页全选后再删除一定不要研究的文献-尽量多选择文献（最好全部） 导出/参考文献-全选-导出-自定义（支持需输出更多文献信息）-全选-导出-保存-txt 打开txt-编辑-全部替换（前面英文删除）-另存为txt-编码：ANSI【多操作几遍，不然提取不出来或会出现00000，而不是00000,00001,00002等】 B：书目共现分析系统-增加（右上角）-项目编号：1-格式类型：cnki中文txt-提取-选择文档-关键字段：关键词-提取（红色）-统计-关键字：关键词-∑统计-矩阵-关键字：关键词-≥5≤280-词篇矩阵-生成-导出至txt-保存 C：打开SPSS-文件-打开文本数据-下一步-删除第一行-度量标准：“名义”变为“度量”-分析-分类-系统聚类-V1标准个案-V2到Vn变量-统计量：选择“合并进程表”“相似性矩阵”-绘制：树状图-方法（二分类-Ochiai）-结果：近似矩阵（最大的表格）导出到excel-多维尺度分析【树状图如果是虚线，可能是spss版本问题或其他问题】 D：SPSS-excel导入-打开数据-excel-删除第一行-删除1：、2：、3：、4：、5：、、、-复制粘贴到变量视图-度量标准：“名义”变为“度量”-字符串变为数值【第一个分类不要改字符串】-分析-度量-多维尺度最后一个ALSCAL-变量移动-从数据创建距离-度量（E）-标准化：Z 得分-选项：组图
人脸识别 多维尺度分析
基于等距算法模式识别的学习与研究
一、Isomap 算法实现的基本步骤 1.等距离映射(Isomap) 该算法是一种全局非线性优化算法。Isomap 算法以多维尺度变换（ fmult mensional scaling ，简称MDS)为基础，利用数据点间的测地线距离来替代MDS 中的欧氏距离，力求保持数据的内在流形结构，最大限度的保持数据点问在低维空间中的欧氏距离误差最小，最终实现数据点的低维空间的表示。Isomap 算法的目的是将高维空间 n R 中的数据集合},,,{21N x x x X =映射到低维流形空间 )(D d R d <<中，得到低维嵌人数据集合： },,,{Y 21N y y y = 2.具体算法步骤如下： 步骤1：计算样本点i x 的邻域点集(取欧氏距离最近的个近邻点),构造邻域图。 步骤2：计算测地线距离。根据邻域图，使用计算样本点间的最短距离),(j i c x x d ，近似看作为两点间的测地线距离),(j i M x x d 。 步骤3：使用MDS 对最短距离矩阵c D 。重构d 维嵌入。， 2)()(N I I I D N I I I D T N N G T N N c ---=）（τ,令321λλλ≥≥≥ 是矩阵）（c D τ的前 d 个最大的特征值，d v νν,,,21 为对应的d 个特征向量，则d 维嵌入坐标为： N d N N d y y y Y ????? ??? ??? ? ?? ? ?=νλνλνλ111121],,,[ Isomap 算法作为常用的流形学习算法，在低维空间中可以有效保持高维空 间数据的非线性结构，但在小样本情况时，当每类样本数小于构造邻域图数值尼时，计算得出的各个点的最短距离就不能正确得出测地线距离了。本文使用Gabor’s 波对预处理后的图像进行5个中心频率、8个方向的滤波，输出40副滤波图像。但在增加了样本数量的同时，也对系统的硬件要求提出了更高的要求。为了进一步降低计算量，本文提出使用Gabor 特征融合方法，很好地解决了这一问题。将每个中心频率的不同方向滤波结果进行相加，得到一个该中心频率的滤波图像。图l 给出对ORL 数据库中的人脸经过Gabor~,波后相同中心频率的8个不同方向的滤波结果相加后的图像。通过实验结果的比较表明，使用该方法对一副图像计算得出的5副图像和将一副图像的40副Gabor 滤波图像作为Isomap
聚类分析实例分析题(推荐文档)
5.2酿酒葡萄的等级划分 5.2.1葡萄酒的质量分类 由问题1中我们得知，第二组评酒员的的评价结果更为可信，所以我们通过第二组评酒员对于酒的评分做出处理。我们通过excel计算出每位评酒员对每支酒的总分，然后计算出每支酒的10个分数的平均值，作为总的对于这支酒的等级评价。 通过国际酿酒工会对于葡萄酒的分级，以百分制标准评级，总共评出了六个级别（见表5）。 在问题2的计算中，我们求出了各支酒的分数，考虑到所有分数在区间[61.6，81.5]波动，以原等级表分级，结果将会很模糊，不能分得比较清晰。为此我们需要进一步细化等级。为此我们重新细化出5个等级，为了方便计算，我们还对等级进行降序数字等级（见表6）。 通过对数据的预处理，我们得到了一个新的关于葡萄酒的分级表格（见表7）：
考虑到葡萄酒的质量与酿酒葡萄间有比较之间的关系，我们将保留葡萄酒质量对于酿酒葡萄的影响，先单纯从酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分类，然后在通过葡萄酒质量对酿酒葡萄质量的优劣进一步进行划分。 5.2.2建立模型 在通过酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄分类的过程，我们用到了聚类分析方法中的ward 最小方差法，又叫做离差平方和法。 聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。为了将样品进行分类，就需要研究样品之间关系。这里的最小方差法的基本思想就是将一个样品看作P 维空间的一个点，并在空间的定义距离，距离较近的点归为一类；距离较远的点归为不同的类。面对现在的问题，我们不知道元素的分类，连要分成几类都不知道。现在我们将用SAS 系统里面的stepdisc 和cluster 过程完成判别分析和聚类分析，最终确定元素对象的分类问题。 建立数据阵，具体数学表示为： 1111...............m n nm X X X X X ????=?????? （5.2.1） 式中，行向量1(,...,)i i im X x x =表示第i 个样品； 列向量1(,...,)'j j nj X x x =’，表示第j 项指标。(i=1,2,…,n;j=1,2,…m) 接下来我们将要对数据进行变化，以便于我们比较和消除纲量。在此我们用了使用最广范的方法，ward 最小方差法。其中用到了类间距离来进行比较，定义为： 2||||/(1/1/)kl k l k l D X X n n =-+ （5.2.2） Ward 方法并类时总是使得并类导致的类内离差平方和增量最小。 系统聚类数的确定。在聚类分析中，系统聚类最终得到的一个聚类树，如何确定类的个数，这是一个十分困难但又必须解决的问题；因为分类本身就没有一定标准，人们可以从不同的角度给出不同的分类。在实际应用中常使用下面几种
基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究
基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究 一文献综述 二十世纪五十年代中期，美国学者温德尔史密斯提出了顾客细分理论。该理论指出，顾客由于其文化观念、收入、消费习俗等方面的不同可以分为不同的消费群体。企业在经营中应该针对不同的顾客提供针对性的服务，这样才能够利用有限资源进行有效的市场竞争。对顾客的细分从方法上讲有根据人口特征和购买历史的细分和根据顾客对企业的价值即基于顾客的消费金额、消费频率的细分。本文的细分是基于购买历史和人口特征的聚类分析。饭店作为一个古老的服务行业，在现阶段的高度竞争市场下的发展趋势最重要的方面便是服务趋于个性化，所以针对饭店的消费群体特征的聚类可以对饭店进行定位，在此基础上通过分析目标客户群体对消费质量评价的最主要影响因素可以达到其服务个性化的目标。波特把顾客的价值定义为买方感知性与购买成本的一种权衡。对顾客的个性化服务增加了买方的感知度从而加大了他们愿意为此付出的成本，于是饭店便可以增加营业额。 聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点, 并合理地分成若干类，即一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。1故聚类算法是对顾客进行分析的一个有效方式。在聚类分析的众多算法中因子分析是研究如何以最少的信息丢失, 将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量, 以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。2而典型的k-means算法以平方误差准则较好地实现了空间聚类,对于大数据集的处理效率较高。3在对顾客细分相关文献的研究过程中，主要运用的方法有神经网络,分层聚类,因子分析等方法。比如，在关于网络青少年用户的分类中，作者用层次聚类的方法，通过对青少年年龄,性别,民族,网络可得性,父母的观点等变量等变量定义不同的上网动机，在此基础上对其进行了分类。而在研究人寿保险持有者未来购买基金支持寿险可能性的文章中，通过灰度聚类和神经网络利用消费者的基本信息,财产地位信息,风险承受程度将消费者分为了忠实客户和非忠实客户。在对客户忠诚度的聚类中，作者用RFM的商业模型用DBI确定了Kmeans的最优K值，并最终用kmeans对客户忠诚度进行了聚类。 经过综合分析，我们选择了这两种方法处理顾客数据和饭店的基本资料。即，通过 k-means对客户进行聚类后通过因子分析分析不同类别客户的评价影响因素。 为分析每类客户倾向的饭店特征，本文根据客户聚类结果对饭店数据进行筛选。由于饭店部分属性之间具有相关性，本文采用因子分析法挖掘其“根本属性”，之后对饭店数据进 1李蓉, 李宇. 基与主成分分析与聚类分析方法的我国西部区域划分问题的研究. 科技广场, 2李新蕊.主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用. 山东教育学院学报. 3杨善林.kmeans 算法中的k 值优化问题研究系统工程理论与实践
文本聚类研究知识图谱分析_奉国和
文本聚类研究知识图谱分析 奉国和1,黄家兴1,薛 云2 （1.华南师范大学经济与管理学院,广东广州510006; 2.华南师范大学物理与电信工程学院,广东广州510006） 摘要：利用词频分析、共词分析、聚类分析、多维尺度分析，绘制我国2005—2010年间文本聚类 研究的知识图谱，得出领域研究结构，结合关键词粘合力，归纳出该领域四个类团研究群：相似度研究、向量空间模型、搜索引擎、Web 文本挖掘。关键词：文本聚类；知识图谱；共词分析；多元统计分析中图分类号：G250.2 文献标识码：A 文章编号：1007-7634（2014）03-23-05 Study in the Knowledge Mapping of the Text Clustering FENG Guo-he 1,HUANG Jia-xing 1,XUE Yun 2 （1.School of Economics and Management,South China Normal University,Guangzhou 510006,China; 2.School of Physics and Telecommunication,South China Normal University, Guangzhou 510006,China ） Abstract:Word-frequency analysis,Co-word analysis,together with Cluster analysis and Multi-dimen ?sional analysis,are used in the paper to draw the mapping of knowledge of the Text clustering in China from the year of 2005to https://www.wendangku.net/doc/c914478177.html,bining with key words adhesion method reveals the research structure of this field.The conclusion indicates that there are four groups in the research of text clustering,which is Similarity study,Vector Space Model,Search Engine,Web Text mining. Key words ：text clustering;knowledge mapping;co-word analysis;multivariate statistical analysis 1引言文本聚类（Text clustering ）是指利用聚类分析使得同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小，它是一种无监督的机器学习方法，已经成为文本信息有效地组织、信息过滤、信息推荐、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。本文基于共词分析对2005年至2010年间国内文本聚类研究文献进行聚类与知识图谱分析，探索出国内文本聚类领域的研究结构，为相关研究者提供参考。 2数据来源与研究方法 2.1材料来源及预处理 在CNKI 学术期刊数据库中，以“文本聚类”为检索词，检索时间跨度为2005年1月1日至2010年12月31日，进行题名或关键词检索，为提高研究的 准确性而去除中英文扩展检索，将文献记录导入NoteExpress ，剔除重复及无关键词的记录后得到有效文献382篇，提取出关键词1530个。对关键词进 行规范化处理，将关键词中的同义词和相似词进行 收稿日期：2012-01-21 基金项目：广州市科技计划项目（2011J4300046) 作者简介：奉国和（1971-），男，湖南永州人，副教授，博士，主要从事文本分类、信息检索、自然语言处理研究. 情报科学 第32卷第3期2014年3月 ·理论研究· - -23DOI:10.13833/https://www.wendangku.net/doc/c914478177.html,ki.is.2014.03.012
多维尺度与对应分析
多维尺度与对应分析 多维尺度与对应分析多维尺度分析（MDS)，是基于研究对象之间的相似性或距离，将研究对象在一个低维（二维或三维）的空间形象地表示出来，进行聚类或维度分析的一种图示法。通过多维尺度分析所呈现的空间定位图，能简单明了地说明各研究对象之间的相对关系。 多维尺度分析常用于品牌形象评价，比较消费者对公司及其竞争对手的品牌认知差异，了解在消费者心目中，公司品牌与竞争对手相比处于什么样的位置。如，广州民众对市内各医院，从专业、服务、费用、方便等四个角度的感知评价，通过多维尺度分析所产生的空间定位图。广州民众对市内各医院的感知评价基本分为三类，中山医院、省人民医院、中医药大学医院、省中医院，及专科医院是民众心目中是专业性强、技术高的医院；市/区的中医院、人民医院及妇幼保健医院是费用比较合理的医院；红十字会医院、军区/部队医院的特点则不明显（注：由于样本数量限制，分院、同类型医院合并分析，差异性有所平均，结论仅供参考。） 对应分析的本质是将行和列变量的交叉表变换为一张散点图，从而将表格中包含的类别关联信息用各散点空间位置关系的形式表现出来。如上述数据用对应分析呈现如下：
似乎看起来，对应分析比多维尺度分析更直观、更简单易懂；而且在操作上，通过xlstat插件做对应分析非常方便，做一个多维尺度分析所花的时间可以做十个对应分析了。那么，能用对应分析来替代多元尺度分析吗？ 通过分析两者所使用的原始数据表格，能容易区分两者的差异所在，并且知道在什么时候用多维尺度分析，什么时候用对应分析。 多维尺度分析，计算的是行变量之间的差异性或相似性，即表中“省人民医院、中山医院、省中医院 …”等各类医院之间的差异或相似性。 对应分析，计算的是行变量与列变量的相关性，如表中行变量中“省人民医院”与列变量“医院专 业水平、医院服务…”之间的相关性。 所以，在上述多维尺度空间图中，强调的是各类医院之间的相对位置；在上述对应分析图中，强调的是各类医院与专业、服务、费用、方便等之间的相关性，而不是各医院之间的相对关系。 那么，对应分析图中各医院的分布，同样能说明各医院之间的相对位置吗？我们用聚类分析来验证，同样用“专
基于聚类_因子分析的科技评价指标体系构建_顾雪松
第28卷 第4期2010年4月科 学 学 研 究 S t u d i e s i nS c i e n c e o f S c i e n c e V o l .28N o .4 A p r .2010 文章编号:1003-2053(2010)04-0508-07 基于聚类-因子分析的科技评价指标体系构建 顾雪松,迟国泰,程 鹤 (大连理工大学管理学院,辽宁大连116024) 摘 要:根据“坚持以人为本,树立全面、协调、可持续的发展观,促进经济社会和人的全面发展”的科学发展观的内涵,从科技投入、科技产出、科技对经济与社会的影响三个方面海选科学技术评价指标,利用R 聚类与因子分析相结合的方法定量筛选指标,构建了科学技术综合评价指标体系。本文的创新与特色:一是通过R 聚类将同一准则层内的指标分类,使不同的类代表科技评价的不同方面。二是通过因子分析筛选出各个类中因子载荷最大的指标、并剔除其他指标,既保证了筛选出的指标在所在类别中对评价结果影响最显著、又避免了同一类指标的信息重复。三是研究结果表明,最终建立的指标体系用18%的指标反映了98%的原始信息。四是通过科技进步贡献率、万元G D P 综合能耗等指标反映了全面、协调与可持续发展的科学发展内涵。五是在国际权威机构典型观点高频指标基础上进行客观数据筛选的指标体系,兼具专家知识和客观实际的双重信息。 关键词:科技评价体系;科技评价指标;科学发展;指标体系中图分类号:N 945.16;F 204 文献标识码:A 收稿日期:2009-06-11;修回日期:2009-10-19 基金项目:国家社会科学基金重大项目(06＆Z D 039);大连理工大学人文社会科学研究基金重大项目(D U T H S 2007101) 作者简介:顾雪松(1984-),男,辽宁抚顺人,硕士研究生,研究方向为复杂系统评价。 迟国泰(1955-),男,黑龙江海伦人,教授、博士生导师,博士,研究方向为复杂系统评价。 程 鹤(1983-),女,吉林松原人,博士研究生,研究方向为复杂系统评价。 科学技术评价指标体系的构建是根据“坚持以人为本,树立全面、协调、可持续的发展观,促进经济社会和人的全面发展”的科学发展观的内涵,筛选出对科学技术评价有重要影响的代表性指标。建立合理的指标体系是科学技术评价的关键。如果指标体系不合理,则无论采用什么评价方法,评价结果都不会有任何意义。 (1)科学技术评价指标体系的研究现状一是国外权威机构的评价指标体系。代表性的有经济合作与发展组织(O E C D )[1] 、瑞士洛桑国际管理研究院(I M D )[2] 、世界银行(W o r l dB a n k )[3] 等建立的科学技术评价指标体系。 二是国内权威机构的科技评价指标体系。代表性的有中国科学技术部建立的科技发展评价指标体系 [4] 。 以上两类指标体系虽然权威性强,但是偏向于 宏观层面各个国家科学技术综合竞争力的评价,不适合不同一国之内不同地区微观层面的评价。 三是学术文献整理得出的评价体系。代表性的 有唐炎钊建立的区域科技创新评价指标体系[5] 。 吴强等用文献聚合分析建立的科技评价指标体 系 [6] 。T i s d e l l C l e m 等针对中国的科技体制改革建 立的科技评价指标体系[7] 。S h i n i c h i K o b a y a s h i 等在 日本建立的科技评价指标体系[8] 。H a r i o l f G r u p p 等 建立的评价国家科技政策的指标体系[9] 。 这类指标体系存在反映同一科技信息的多个重复指标,指标体系庞杂。 (2)科学技术评价指标筛选方法的研究现状一是基于专家经验的主观筛选方法。孙兰学从科学技术评价的内涵出发对科技创新评价指标进行筛选 [10] 。专家主观筛选法存在的问题是单纯依靠 指标的含义和个人经验,主观随意性强。 二是客观的评价指标筛选方法。范柏乃等对城市技术创新能力评价指标进行筛选[11] 。郭冰洋筛 选农业科技现代化评价指标 [12] 。赵金楼等建立了 科技创新型企业评价指标阶段式综合筛选方法[13] 。 客观筛选法存在的问题是过度依赖于指标数据,忽 略了指标的实际含义。 DOI :10.16192/j .cn ki .1003-2053.2010.04.021
基于关键词共现聚类的新型城镇化研究热点分析
基于关键词共现聚类的新型城镇化研究热点分析 （作者虞昌亮） 摘要：以“新型城镇化”为关键词，选取2011-2015年的1085篇CSSCI期刊论文为样本，分析新型城镇化研究的新趋势。通过对文献的外部特征如发表年份、期刊分布、文献作者等进行统计分析，近五年新型城镇化已成为热点。通过关键词共现和聚类分析，研究聚焦于新型城镇化发展路径模式、城镇化公共服务保障机制、城镇化实证分析及顶层设计、人的城镇化与绿色协调发展、土地管理与金融创新、户籍改革与房地产业发展等六个领域。 关键词：新型城镇化；关键词共现；聚类分析；研究热点 20世纪80年代初期，在改革从农村向城市发展的背景下，城镇化一词在我国出现并进入了学者研究的领域，较早的学术论文是1979年《城市规划》上刊发的吴友仁教授《关于我国社会主义城市化问题》。多年来，城镇化的研究不断发展，成果累累，随着《国家新型城镇化规划（2014－2020年）》的发布，新型城镇化的关注将不断深入。 一、新型城镇化研究文献概况 通过对文献的外部特征如发表年份、期刊分布、文献作者等进行统计分析，了解2011- 2015年近5年来学者研究新型城镇化的基本概况。 （一）数据来源 通过CNKI期刊高级检索，以关键词“新型城镇化”为对象，时间跨度从2011年到2015年，来源类别选取CSSCI，检索日期为2016年1月12日，共检索到1085篇文献。 （二）发表年份 近五年新型城镇化研究公开发表的文献数见图1，如图所示，基本趋势是逐年上升，2015年有所下降。2013年数量有了量级的飞跃，是前一年的数10倍，主要原因是2012年党的十八大把新型城镇化列为重要发展战略，当年底中央首次召开了城镇化工作会议，学者研究急国家之所需，出现井喷之势。虽然2015年呈下降，但数量依然很大，整体上新型城镇化研究热度不减，未来可期。 图1 近五年新型城镇化研究文献数量 （三）期刊分布 新型城镇化相关的研究文献1085篇发表在276种期刊上，节选出刊发量较多的期刊见表1。其中刊文量最多的是《经济研究参考》，该刊定位于反映国家改革开放和经济发展的全局性问题和深层次问题，新型城镇化自然是近年来我国经济发展突出问题，另一方面该刊出版周期为周刊，发文总数量也较多。其次是《城市发展研究》和《宏观经济管理》，《城市发展研究》是中国城市科学研究会的会刊，服务于国家城镇化和城市科学发展；《宏观经济管理》是国家发改委的委刊，注重研究探讨国民经济运行中的重大问题。通过分析，期刊的发文量一方面与该刊的定位宗旨有很大的关系，另一方面近年来多种期刊在选题上也非常青
聚类分析实例
k-means聚类”——数据分析、数据挖掘 一、概要 分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文介绍一种常见的聚类算法——k 均值和k 中心点聚类，最后会举一个实例：应用聚类方法试图解决一个在体育界大家颇具争议的问题——中国男足近几年在亚洲到底处于几流水平。 二、聚类问题 所谓聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n 个可观察属性，使用某种算法将D 划分成k 个子集，要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低，而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个簇。 与分类不同，分类是示例式学习，要求分类前明确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别，而聚类是观察式学习，在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量，是无监督学习的一种。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术和市场营销等领域，相应的算法也非常的多。本文仅介绍一种最简单的聚类算法——k 均值（k-means）算法。 三、概念介绍 区分两个概念： hard clustering：一个文档要么属于类w，要么不属于类w，即文档对确定的类w是二值的1或0。
soft clustering：一个文档可以属于类w1，同时也可以属于w2，而且文档属于一个类的值不是0或1，可以是这样的小数。 K-Means就是一种hard clustering，所谓K-means里的K就是我们要事先指定分类的个数，即K个。 k-means算法的流程如下： 1）从N个文档随机选取K个文档作为初始质心 2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3）重新计算已经得到的各个类的质心 4）迭代2～3步直至满足既定的条件，算法结束 在K－means算法里所有的文档都必须向量化，n个文档的质心可以认为是这n 个向量的中心，计算方法如下： 这里加入一个方差RSS的概念： RSSk的值是类k中每个文档到质心的距离，RSS是所有k个类的RSS值的和。 算法结束条件： 1）给定一个迭代次数，达到这个次数就停止，这好像不是一个好建议。
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法 一、方法原理 1.因子分析(FactorAnalysis ) 因子分析是从多个变量指标中选择出少数几个综合变量指标的一种降维的多元统计方法。 我们在多元分析中处理的是多指标的问题，观察指标的增加是为了使研究过程趋于完整，但由于指标太多，使得分析的复杂性增加；同时在实际工作中，指标间经常具备一定的相关性，使得观测数据所放映的信息有重叠，故人们希望用较少的指标代替原来较多的指标，但依然能放映原有的全部信息，于是就产生了因子分析方法。 2.聚类分析(ClusterAnlysis ) 聚类分析是根据事物本身特性来研究个体分类的统计方法，是按照物以类聚的原则来研究的事物分类。 3.市场细分方法的流程图
1理■業2凳| 1因子A 因孑A 1園不&A 1…因€ i zld W余五头冒卓巨云奈蓉跻门彳耳字
、实证分析
总人口d生产总值 〔亿J 消费忌霰 〔亿） 人均年工資 （千） 年度总储番 额丿忑亿 年屢阳政 总收入/亿 1启东币U4 33 153 63 50.27io. as ⑵551O.02 2江郡币10S. 69139. ZB 43.3610. &4119.4211用3丹阳币80. 2E 174 T546. 0113.50 95 81 16.62 4如皋市143 S7 他.7& 37.3611.M33 18gm 5Xft市154. 99103. 29 26.00 10.3T 76.61 7.K 6东台市116. 24135 03 36.02 101.60 35.39 3.30 7 如东县109. 36 102. 57 36.8011.&￡33.68 3.37 fi沐阳县174. 54 87. 05 21.35 9.15 空⑷ 3 81 Q邳州市158 0492. 6323.798.664J0.24S.70 10海妄县95. 5493 54 26.4411.5S111.7& 8.51 11油县119. 5086. 60IB. 53 8.8453.51 5. W IL姜堰市90. TO36. 33 31.51 10.96 76.40 3.S2 13 射阳县104. TO96. 15 25.509.60 46.43 5 90 14105. 0073. 50 1^.70g.2S40.61 3 85 15丈丰市73. 3T go. so 21芒一9.8€53 33& 31 1&91. gg S7. 8&20.35 9.7S 47.39 4.83 17建湖县79. L2ei. az 23.269.5146.￡1 5.82 10 东海县114. 35 5S 2816.24 a.24S8.O4 3.00 10高邯市03 06 TO. SI 20.95 10.2051.53 5 5C 20107.筍SI. 73 19.29 9.5627.4T 3 0E 21丰县LOQ. 0054 2016.80 8.2S28.8& 2 53 22103. DO56. 70 14 60 9 3927 19 3.00 23琵都县35. 0090. 6022.009,7S12.75 5.01 24枚征市50. 35724Q29.0014.56S2 35 11 2S ￡5m洪103. 00sa go 12.30T.9E22.0& 3 ZE新沂市S5. GO54 ￡01T.S0 3 31 Z6 15 3 33 2T谨水县103. 0052. 60 14. TO S.D3 1^.41 2.51 2?谨云县107. 23 10. 02 14.51 7.95 1^.65 1 97 29杼中币27 2480. Id i甘.1813.坨51.22 8.31 ?0肝胎县T3. 2256. 6513^810.00 le.^r 3.06 31踝水县40. E3&】，E5 19.71 13. 9T Z2.23 6. H 芳曜南72. T1 瓯470S6 T .95 11.53 2 W 33响水县57. 00瓯47 a. 9T 3.94 15.3& 2.04 34金湖县36. 0431. 4510.409.3517.5& 2.7^
多维标度分析
武夷学院实验报告 课程名称：多元统计分析项目名称：多维标度分析姓名：专业： 14信计班级：1班学号：同组成员：无
(一)操作步骤 (1)点击分析-度量--多维尺度 ,进入多维标度分析的主对话框，如下图。 (2变量为设定变量列表框，用于将要分析的表示距离的变量移入此处。本案例是将北京，合肥，长沙，杭州，南昌，南京，上海，武汉，广州，成都，福州，昆明放置于此框。 (3)单个矩阵表示如果数据文件中有多个受访者的距离阵时。就应当使用该选项选取代表不同受访者的变量。
(4)距离用于设置所使用距离的产生方式。 ①数据为距离数据表示如果所提供的数据为距离阵，可直接用于分析。单击"形状"有3个选项(图:正对称表示距离阵为完全对称形式，且行列表示相同的项目，要对角线上下三角中相应的数值对称相等，正对称表示距离阵为不完全对称结构且行列表示相同项目，上下三角中相应的数值不想等，矩形表示距离阵为距离完全不对称形式，并需要在行数框中输入行数，如下图。
②从数据中创建度量表示如果数据代表的不是距离，使用该选项可以根据数据生成距离阵。 单击"度量标准"打开数据测度方法对话框，如下图。其中，度量标准用于选择不相似性量度方法，转换值是选择进行标准化转化的方法，创建距离矩阵表示是根据变量还是根据样品创建距离阵(变量间计算成对变量之间的不相似性矩阵，个案间计算两两样品之间的不相似性距离矩阵)。 设置完成后，点击继续返回主对话框。 (5)在主对话框中点击模型，用于设置数据和模型的类型，如下图。
①度量水平用于指定测量尺度。其中，序数为有序数据，区间为定距数据，比率为比例数据，鉴于本例中的数据是距离，因此选择interval。 ②条件性用于进一步定义距离阵的情况。矩阵表示只有一个矩阵或者每个矩阵代表不同的个体时采用，它表示距离阵的数值意义相同，是可以相互比较的，行只在非对称或者距离阵时才使用。表示只对同一行间数据进行比较才有意义，无约束表示不受任何限制，资料中所有数值的比较都有意义。 ③维数用于指定多维尺度分析的维度。最小值输入最少维度，最大值输入最大维度，由于一般是计算二维解，均输入2。 ④度量模型用于选择距离测量模式。Euclidean 距离是欧几里得距离，个别差异Euclidean 距离加权欧几里距离。
聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析
聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析 主成分分析与因子分析的区别 1. 目的不同：因子分析把诸多变量看成由对每一个变量都有作用的一些公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成，因此就是要从数据中控查出对变量起解释作用的公共因子和特殊因子以及其组合系数；主成分分析只是从空间生成的角度寻找能解释诸多变量变异的绝大部分的几组彼此不相关的新变量（主成分）。 2. 线性表示方向不同：因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合；而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合。 3. 假设条件不同：主成分分析中不需要有假设；因子分析的假设包括：各个公共因子之间不相关，特殊因子之间不相关，公共因子和特殊因子之间不相关。 4. 提取主因子的方法不同：因子分析抽取主因子不仅有主成分法，还有极大似然法，主轴因子法，基于这些方法得到的结果也不同；主成分只能用主成分法抽取。 5. 主成分与因子的变化：当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值唯一时，主成分一般是固定的；而因子分析中因子不是固定的，可以旋转得到不同的因子。 6. 因子数量与主成分的数量：在因子分析中，因子个数需要分析者指定（SPSS 根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子主可进入分析），指定的因子数量不同而结果也不同；在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分（只是主成分所解释的信息量不等）。 7. 功能：和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势；而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。当然，这种情况也可以使用因子得分做到，所以这种区分不是绝对的。 1 、聚类分析 基本原理：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。 常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。
一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操
一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操 【数盟致力于成为最卓越的数据科学社区，聚焦于大数据、分析挖掘、数据可视化领域，业务范围：线下活动、在线课程、猎头服务、项目对接】【限时优惠福利】数据定义 未来，2016年5月12日-14日DTCC2016中国数据库技术大会登陆北京！大会云集了国内外数据行业顶尖专家，设定2个主会场，24个分会场，将吸引共3000多名IT人士参会！马上领取数盟专属购票优惠88折上折，猛戳文末“阅读原文”抢先购票！ 摘要：本文主要是介绍一下SAS的聚类案例，希望大家都 动手做一遍，很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。这里重点拿常见的工具SAS+R语言+Python 介绍! 1 聚类分析介绍1.1 基本概念聚类就是一种寻找数据之间 一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同，处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不同，在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。通过上述表述，我们可以把聚类定义为将数据集中在某些方面具有相似性 的数据成员进行分类组织的过程。因此，聚类就是一些数据
实例的集合，这个集合中的元素彼此相似，但是它们都与其他聚类中的元素不同。在聚类的相关文献中，一个数据实例有时又被称为对象，因为现实世界中的一个对象可以用数据实例来描述。同时，它有时也被称作数据点(Data Point)，因为我们可以用r 维空间的一个点来表示数据实例，其中r 表示数据的属性个数。下图显示了一个二维数据集聚类过程，从该图中可以清楚地看到数据聚类过程。虽然通过目测可以十分清晰地发现隐藏在二维或者三维的数据集中的聚类，但是随着数据集维数的不断增加，就很难通过目测来观察甚至是不可能。 1.2 算法概述 目前在存在大量的聚类算法，算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和具体应用。大体上，主要的聚类算法分为几大类。 聚类算法的目的是将数据对象自动的归入到相应的有意义 的聚类中。追求较高的类内相似度和较低的类间相似度是聚类算法的指导原则。一个聚类算法的优劣可以从以下几个方面来衡量： (1)可伸缩性：好的聚类算法可以处理包含大到几百万个对象的数据集;(2)处理不同类型属性的能力：许多算法是针对基 于区间的数值属性而设计的，但是有些应用需要针对其它数据类型(如符号类型、二值类型等)进行处理;(3)发现任意形状