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    全國10個(gè)地區(qū)城市建設(shè)情況的模糊聚類分析

    2016-12-05 02:12:40高漢君
    關(guān)鍵詞:單元格等價(jià)標(biāo)準(zhǔn)差

    曹 丹,高漢君

    (成都紡織高等??茖W(xué)校建筑工程學(xué)院,四川成都 611731)

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    全國10個(gè)地區(qū)城市建設(shè)情況的模糊聚類分析

    曹 丹,高漢君

    (成都紡織高等??茖W(xué)校建筑工程學(xué)院,四川成都 611731)

    近幾十年來我國土木工程建設(shè)飛速發(fā)展,全國各地區(qū)城市建設(shè)情況參差不齊,將全國10個(gè)具有代表性的地區(qū)城市建設(shè)情況的數(shù)據(jù),通過Excel表格進(jìn)行模糊聚類分析,將這些地區(qū)進(jìn)行分類,找出建設(shè)發(fā)展進(jìn)程相似的地區(qū),為將來城市建設(shè)的進(jìn)一步研究提供理論依據(jù)。

    城市建設(shè) 模糊聚類 Excel 計(jì)算

    0 引言

    隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,全國各地區(qū)的城市建設(shè)也在加快腳步進(jìn)行著,但畢竟每個(gè)省市的具體情況不同,因此發(fā)展的速度與進(jìn)程都有相當(dāng)大的差異。運(yùn)用模糊聚類的方法,對全國31個(gè)省市自治區(qū)中的代表地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,分析之后,再將其分類,便可以對全國各地的建設(shè)發(fā)展情況有一個(gè)更加深入的了解,對于今后的建設(shè)規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)投資都有一定的指導(dǎo)意義。

    1 原始數(shù)據(jù)

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    從中華人民共和國統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)年鑒中,收集到了全國31個(gè)省市自治區(qū)2011年的建設(shè)情況。

    1.2 數(shù)據(jù)說明

    如表1所示,相關(guān)參數(shù)有:城區(qū)面積、建成區(qū)面積、城市建設(shè)用地面積、征用土地面積,以及城市人口密度。

    該表格根據(jù)地域排序,由于數(shù)據(jù)過多,后面我們會(huì)用到Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,因此我們抽取每個(gè)地域的前1-2個(gè)省市自治區(qū),且由于該統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中,上海市缺失“城市用地面積”和“征用土地面積”兩項(xiàng)指標(biāo),故去掉上海市。因此我們用來模糊聚類分析的對象最終確定為10個(gè)。

    表1 全國10個(gè)地區(qū)城市建設(shè)情況 (2011年)

    2 模糊聚類原理

    設(shè)Z = { x1, x2, …, xn} 是n 個(gè)對象集合,每個(gè)對象的特征數(shù)據(jù)表示為

    xi= ( xi1, xi2, …, xim) , i = 1 ,2 ,…, n ,利用標(biāo)定方法,可以得到2 個(gè)對象xi和xj的模相似程序rij,于是就得到模糊相似矩陣

    (1)

    其中rij= 1 , rij= rji, j = 1 ,2 , …?, n.

    定理[1]設(shè)R 是模糊相似矩陣,則存在一個(gè)最小自然數(shù)k ≤n ,使t ( R) = Rk ,并且對一切大于k 的自然數(shù)q ,均有Rq=Rk。

    該定理說明了從一個(gè)Fuzzy 相似矩陣R 通過求R 的傳遞閉包,可構(gòu)造一個(gè)Fuzzy 等價(jià)矩陣,并且運(yùn)算有限次,即不超過n次.為了提高運(yùn)算速度,可以用平方法R→R2→R4→…R2k→…,經(jīng)過有限次運(yùn)算后,一定有一個(gè)自然數(shù)(2k≤n),使R2k=R2k+1,于是t(R)=R2k。利用截關(guān)于對R2k進(jìn)行等價(jià)分類,從而得到諸對象的評(píng)價(jià)結(jié)果[2]。

    3 運(yùn)用Excel和Matlab實(shí)現(xiàn)模糊聚類

    3.1 計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差

    首先,在Excel中運(yùn)用AVERAGE()和STDEV()[3],對各列數(shù)據(jù)計(jì)算其均值與標(biāo)準(zhǔn)差,結(jié)果如表2所示。

    表2 全國10個(gè)地區(qū)建設(shè)情況均值與標(biāo)準(zhǔn)差

    3.2 取得標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣

    選取A13單元格,輸入公式=(A1-A$11)/A$12,并在全數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)填充,得到表3,即用第1個(gè)至第10個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)減去均值再除以標(biāo)準(zhǔn)差。

    表3 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣

    3.3 求取模糊相似矩陣

    (2)

    3.3.1 計(jì)算

    選取A23單元格,輸入公式=SQRT((A$13-A13)^2+(B$13-B13)^2+(C$13-C13)^2+(D$13-D13)^2+(E$13-E13)^2),得到d12,同樣,選取B23單元格,輸入公式=SQRT((A$14-A13)^2+(B$14-B13)^2+(C$14-C13)^2+(D$14-D13)^2+(E$14-E13)^2),得到d12,以此類推,填充矩陣內(nèi)的所有數(shù)據(jù),將所有的d算出,得到表4。

    表4 d值

    3.3.2 建立模糊相似矩陣

    選取A33單元格,輸入公式=1-A23/MAX($A$23:$J$32),求得 r11,然后在A33至J42區(qū)域中數(shù)據(jù)填充得到模糊相似矩陣R,如表5。

    表5 模糊相似矩陣

    3.4 求取模糊等價(jià)矩陣

    在上述模糊相似矩陣的基礎(chǔ)上進(jìn)行模糊等價(jià)矩陣的求取。在單元格A43里輸入公式=MAX(MIN($A33,A$33), MIN($B33,A$34),MIN($C33,A$35),MIN($D33,A$36), MIN($E33,A$37),MIN($F33,A$38),MIN($G33,A$39),MIN($H33,A$40), MIN($I33,A$41),MIN($J33,A$42)),然后相應(yīng)地進(jìn)行數(shù)據(jù)填充,得到R2,如表6,重復(fù)執(zhí)行操作,即可得到R4、R8、R16……,直到出現(xiàn)Rk=R2k,則為模糊等價(jià)矩陣,即傳遞閉包,如表7。

    表6 R2

    表7 模糊等價(jià)矩陣

    (表7為MATLAB軟件得出)

    3.5 模糊聚類

    由MATLAB進(jìn)行模糊聚類,得到動(dòng)態(tài)聚類圖,如圖1。

    圖1 動(dòng)態(tài)聚類圖

    由圖1可見,最先聚類的是2和4,故根據(jù)2和4最先聚類由大到小選擇閾值λ,進(jìn)行模糊聚類。新建一個(gè)表格,在A11單元格中輸入=IF(A53>=λ,1,0),則得到模糊等價(jià)矩陣的截距陣。如λ=0.7,則2和4聚為一類,如表8

    表8 模糊等價(jià)矩陣的截距陣(λ=0.7)

    當(dāng)λ=0.5時(shí),則2、4、5聚為一類,如表9

    表9 模糊等價(jià)矩陣的截距陣(λ=0.5)

    當(dāng)λ=0.4時(shí),則2、4、5、7聚為一類,如表10

    表10 模糊等價(jià)矩陣的截距陣(λ=0.4)

    當(dāng)λ=0.38時(shí),則1、2、4、5、7聚為一類,如表11

    表11 模糊等價(jià)矩陣的截距陣(λ=0.38)

    當(dāng)λ=0.354時(shí),則1、2、4、5、7、8聚為一類,如表12

    表12 模糊等價(jià)矩陣的截距陣(λ=0.354)

    當(dāng)λ=0.35時(shí),則1、2、4、5、6、7、8聚為一類,如表13

    表13 模糊等價(jià)矩陣的截距陣(λ=0.35)

    當(dāng)λ=0.28時(shí),則1、2、3、4、5、6、7、8聚為一類,如表14

    表14 模糊等價(jià)矩陣的截距陣(λ=0.28)

    當(dāng)λ=0.2時(shí),則1、2、3、4、5、6、7、8、9聚為一類,如表15

    表15 模糊等價(jià)矩陣的截距陣(λ=0.2)

    當(dāng)λ=0.05時(shí),則全部聚為一類,如表16

    表16 模糊等價(jià)矩陣的截距陣(λ=0.05)

    4 模糊聚類分析及結(jié)論

    由上面的各個(gè)模糊等價(jià)矩陣的截距陣得到以下結(jié)論:

    以上聚類的各個(gè)地區(qū),在不同λ值范圍內(nèi)分為同一類的地區(qū),為城區(qū)面積,建成區(qū)面積等5個(gè)指標(biāo)的情況相似的地區(qū)。

    [1] 李洪興,汪培莊. 模糊數(shù)學(xué)[M].北京:國防工業(yè)出版社,1993:86-291.

    [2] 寇業(yè)富.大學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)的模糊聚類分析[J].遼寧師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2003(6):130-133

    [3] 許永安,徐恒玉.用Excel實(shí)現(xiàn)模糊聚類分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2005(1):740-742

    2015-11-25

    曹丹(1987-),女,碩士,助教,研究方向:管理科學(xué)與工程。

    C931

    A

    1008-5580(2016)04-0242-05

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