4.4 结果分析 ............................................................ 42
4 实证研究........................................................................ 23
4.1 城市竞争力研究综述 .................................................. 23 4.1.1 城市竞争力内涵研究综述 .................................................................. 24 4.1.2 城市竞争力模型研究综述 .................................................................. 26 4.1.3 城市竞争力评价体系研究综述............................................................ 29
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学海无涯
4.2 城市竞争力指标选取 .................................................. 30 4.2.1 城市竞争力评价指标选取的原则......................................................... 30 4.2.2 我国 15 个副省级城市竞争力评价指标体系.......................................... 31
3.2 单指标面板数据的数据形式和聚类分析方法 ................................................... 17
3.3.1 多指标面板数据的数据形式............................................................... 17 3.3.2 常见的多指标面板数据聚类分析方法.................................................. 17
2.2 聚类算法 ............................................................. 7 2.2.1 传统聚类算法及其比较........................................................................ 7 2.2.2 扩展聚类算法................................................................................... 13
3 面板数据及其聚类方法..................................................... 15
3.1 面板数据概述 ........................................................ 15 3.1.1 概念及发展...................................................................................... 15 3.1.2 面板数据的特点 ............................................................................... 15 3.1.3 面板数据的分析处理方法 .................................................................. 16
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管理信息系统课程小组作业
多指标面板数据的聚类分析研究
——以我国 15 个副省级城市综合竞争力评价为例 小组组长：XXXXX 小组成员：XXXXX XXXXX
完成时间： 指导教师： 徐德华
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目录 1 选题背景与意义 ................................................................ 4 2 聚类分析与聚类算法.......................................................... 5
2.1 聚类分析 ............................................................. 5 2.1.1 相关概念与定义 ................................................................................. 5 2.1.2 相似度计量模型 ................................................................................. 5
4.3 聚类分析 ............................................................ 32 4.3.1 基于主成分分析的聚类...................................................................... 32 4.3.2 基于指标距离求和的聚类 .................................................................. 38 4.3.2 基于概率连接函数的聚类 .................................................................. 40