各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的綜合數(shù)據(jù)分析

蘇忠玉, 李 瑋, 李 晴, 孫 玉

(大連海洋大學(xué) 信息工程學(xué)院, 遼寧 大連 116023)

大量的高維數(shù)據(jù)在許多現(xiàn)代應(yīng)用中變得越來越普遍,例如成像分析和數(shù)據(jù)分析。這些數(shù)據(jù)的巨大規(guī)模對計算速度和內(nèi)存方面構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)[1-2]。分析我國各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r應(yīng)該從多方面考察,比如該省(自治區(qū)或直轄市)的工業(yè)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資、居民消費水平、進(jìn)出口等指標(biāo)。但是,由于這些指標(biāo)都是對經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本狀況的反映,它們自身之間就存在著較強(qiáng)的相關(guān)性,這樣在用這些指標(biāo)反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r時就造成了信息的大量重疊。這種信息的大量重疊有時甚至?xí)⒔?jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的內(nèi)在規(guī)律,所以如何能找到一組較少但卻包含著較多信息量的變量,抓住主要矛盾分析數(shù)據(jù),同時使問題得到簡單化,成為了一個難題。本文提出的綜合數(shù)據(jù)分析方法解決了這一難題。利用主成分分析法使用SPSS軟件結(jié)合聚類分析,對31個省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了綜合數(shù)據(jù)分析,該結(jié)論將為我國各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)布局的科學(xué)規(guī)劃提供重要的數(shù)據(jù)分析依據(jù)。

1 算 法

本文提出了一種高效的綜合數(shù)據(jù)分析方法。首先,利用主成分分析法對31個省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,有效減少了數(shù)據(jù)的維數(shù)和提取了主要成分。其次,采用聚類分析方法對上述主要成分進(jìn)行分類,進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)量,最終獲得綜合分析結(jié)果。

1.1 主成分分析

主成分分析是一種多元統(tǒng)計方法,利用降維的思想將多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為多個綜合指標(biāo),并將信息的丟失最小化。這些綜合指標(biāo)通常被稱為主成分,生成每個主成分的轉(zhuǎn)換的綜合指標(biāo)是原始變量中不相關(guān)變量的線性組合,具有比原始變量更好的性質(zhì)。所以只使用幾個主成分而不損失太多的信息,就能解決復(fù)雜的高維問題[3-9]。

算法步驟如下:

1) 規(guī)范原始數(shù)據(jù),消除變量對量級和維數(shù)的影響;

2) 根據(jù)歸一化數(shù)據(jù)矩陣計算相關(guān)系數(shù)矩陣R;

3) 求R矩陣的特征根和特征向量;

4) 確定主成分,并對主要成分的信息作出適當(dāng)?shù)慕忉?

5) 合成主要成分,獲得綜合評價值。

1.2 聚類分析

聚類是將對象劃分為多個組的過程,因此同一組中的數(shù)據(jù)對象具有較高的相似性,而不同組中的數(shù)據(jù)對象則不相似。相似或不相似的定義基于屬性變量的值,通常用每個對象之間的距離來表示。集群是類似的對象組集合,它們通常被視為對象[10-11]。本文采用系統(tǒng)聚類方法對主成分分析法獲得的主成分進(jìn)行深度分析。

算法步驟如下:

首先,n個樣本是n個類(類別)。一個類包含一個示例。其次,2個具有最近屬性的類合并到一個新類中,得到n-1個類。最后,將2個最近的類合并成n-2類,以此類推,最后,所有的樣本都?xì)w為一類。

2 結(jié) 果

首先,將我國31個省的20項經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)有效減少為1個主要成分;其次,根據(jù)評價結(jié)果進(jìn)行綜合分析將數(shù)據(jù)降為4個集群。

2.1 主成分結(jié)果

這部分是31個省20個指標(biāo)的數(shù)據(jù),原始數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒2012》[12]。31個省份20項指標(biāo)的數(shù)據(jù)如表1所示。

2.1.1 統(tǒng)計檢驗

運用SPSS獲得KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和巴特利特測試的結(jié)果是如表2所示。

從表2可以看出,KMO統(tǒng)計量=0.744>0.7,球形檢驗的卡方統(tǒng)計量=1 385.944,P=0.000<0.01,適合做主成分分析(注:KMO是相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)的一個比值,用于比較變量間簡單相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)的一個統(tǒng)計量,其值越接近1,表明越適合做主成分分析;巴特利球形度檢驗是判斷變量的相關(guān)系數(shù)矩陣是否為單位陣的一個統(tǒng)計量,其相伴概率小于顯著性(0.05或0.1),表明相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位矩陣,適合做主成分分析[13])。

表1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r數(shù)據(jù)Table 1 Economic development data

表2 KMO和巴特利特檢驗Table 2 KMO and bartlett test

2.1.2 碎石圖

圖1 主成分碎石圖Fig.1 Principal component scree plot

2.1.3 提取因子

根據(jù)圖1可知,到第2個主成分特征值出現(xiàn)陡峭的拐點,第1主成分特征值與其余主成分特征值呈現(xiàn)明顯的區(qū)分,其余特征值基本接近持平。

由表3可知,第1個主成分特征值占所有信息的96.709%,占據(jù)所有信息的大部分,所以確定主成分個數(shù)為1個。這樣僅用1個主成分就可以表達(dá)原來所有指標(biāo)所能表達(dá)信息的絕大部分[14]。

表3 總方差解釋Table 3 Total variance interpretation

2.1.4 計算各成分得分

運用SPSS計算每個組件的得分矩陣,輸出結(jié)果如表4所示。以各主成分在每個指標(biāo)上的得分為權(quán)重,主成分的表達(dá)式為第1主成分:

表4 因子得分系數(shù)矩陣Table 4 Factor scoring coefficient matrix

2.1.5 計算各變量得分

把因子1的數(shù)值分別乘以各自的方差的算術(shù)平方根,得出主成分1的得分,見表5。

2.2 聚類分析

在主成分分析的基礎(chǔ)上,利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。31個省的20個指標(biāo)數(shù)據(jù)的1個主要組成部分的組數(shù)為4,如表6所示。

表5 經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r數(shù)據(jù)的主要組成部分Table 5 The main component of data on economic development

表6 基于PCA的聚類分析Table 6 Cluster analysis based on PCA

3 結(jié) 論

本文提出一種綜合數(shù)據(jù)分析方法,有效地減少了31個省的20個指標(biāo)數(shù)據(jù)。通過主成分分析,將31個省的20個指標(biāo)數(shù)據(jù)減少為一個主要成分。結(jié)合聚類分析,將主成分結(jié)果歸納為4類。本文獲得的結(jié)論將為預(yù)測我國內(nèi)地各省經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況、科學(xué)規(guī)劃產(chǎn)業(yè)布局、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面提供重要的數(shù)據(jù)分析依據(jù)。