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1、用聚类分析方法 对各地区城市交通情况进行分析胡川（华北科技学院基础部 北京东燕郊）摘要摘要 随着我国经济的快速发展，私家车的数量越来越多，给大家的出行带来严重的不便。所以现在公共交通工具给大家以及环境带来很大的方便。所以要现在通过对各个城市不同交通的使用程度进行整理，通过聚类分析对这些城市进行分类汇总。通过系统聚类分析通过不同的自变量将一些主要城市进行聚类。比如有公共汽、电车还有轨道类的交通工具一年的运营数量，一年之内运行的总的路程，以及一共的载客数量，总的行驶路程对交通部门和交通工具的管理部门产生很大的影响。关键词关键词 交通工具 运营数 总行程 客运量 聚类分析一、前言 随着经济的发展，人
2、民生活水平的提高，道路交通情况也越来越复杂。然而各个城市发展情况不同，交通的发达情况也不同，因此对道路交通的研究就有一定的必要性。本文拟采用聚类分析的方法对道路交通情况进行分析，把相似的东西放在一起，从而使得类别内部的“差异”尽可能小，而类别之间的“差异”尽可能大，使得交通情况相似的城市为一类，以此区分各个城市的发达程度。二、数据的收集和整理本文以 2013 年全国 31 个省份的客运情况为研究对象进行聚类分析，具体数据如表 1（数据来源于国家统计年鉴 ） 。表 1年末运营数量运营线路长度客运总量地区公共汽、电 车轨道交通公共汽、电车轨道交通公共汽、电车轨道交通北 京2359239981968
3、8465484306320469天 津96706261346014313649024437河 北1749801964702027270山 西895701465501563640内蒙古672101112301086850辽 宁209294582207414140378231851吉 林1087338012855551641437235黑龙江155256614982172367591397上 海16717349023824567271048250628江 苏327106705074213443951250125浙 江2523028843749483213599238安 徽1302301106802
4、110120福 建1241401703002270040江 西773301129101305110山 东3503105141204113110河 南18770150181452626609265湖 北17134402163557232887427343湖 南1401001376402718820广 东52189247088696437743710297111广 西76110973301381610海 南2670040220437560重 庆106807021697217022134240049四 川21815312199274836089519359贵 州54540530001392650云
5、南8533721508640149918376西 藏3820963080010陕 西1146828287384523854212190甘 肃53590496901107110青 海2083019790417600宁 夏3192053420416640新 疆86310758301530910三、聚类分析操作步骤进入 SPSS，打开 Variable View 视区定义“姓名”为字符串型的变量， “成绩”为数据型的变量，然后在 Data View 视区输入原始数据。在“Analyze”主菜单中选择“Classify”菜单项，然后点击“Hierarchial Cluster”菜单进入“Hierarc
6、hial Cluster:Analysis”对话框。在输出结果进行设置：单击“Plots”按钮，选择最后输出的图形为树形图（Dendrogram 选项）对话框；单击“Method”按钮进入对话框，选择数值标准到 Z 分数；其他选项本文一律采用默认值。设置完毕后，点击“OK”完成操作。四、聚类结果分析图 1图 1 表示数据的有效个数，31 个省份的数据均为有效数据，无缺失情况。图 2图 2 表示聚类分析的树状结果图，根据上图可知，将湖南，宁夏，青海，西藏分为一类，记为 C1 类；内蒙古，甘肃，广西，贵州，江西，山西，云南，新疆，吉林，天津，河南，湖南，河北，安徽，黑龙江，福建，陕西，重庆为一类，
7、记为 C2 类；湖北，四川，浙江，辽宁，山东，江苏为一类，记为 C3 类；上海，北京，广东分别记为C4，C5，C6；将类 C1， C2，C3 合并为 C7；将 C4 和 C7 合并成C8；将 C5 和 C8 合并成 C9；最后将 C6 和 C9 合并成 C10, 这时所有的 31 个样品聚为一类，其过程终止。图 3图 3 表示聚类分析的簇状结果图，纵坐标表示类别数，依据纵坐标的大小做横坐标轴的平行线，就可以得出相应群集数的分类情况。表 2 聚类表聚类表聚类表群集组合首次出现阶群集阶群集 1群集 2系数群集 1群集 2下一阶121306391348.000002221298502434.0001
8、0203202425522954.000007442542064613.000006552843831436.0000015643160831989.00040107142060964748.00003128161875402262.000001798131.110E8001310471.199E86012113121.623E80014124141.679E810715138271.752E8901414382.917E811131715454.376E81251616246.185E801522173168.827E8148191817231.124E90021193221.141E917
9、0222021261.144E920272111171.200E90182322231.631E9161926236112.001E902124246152.131E923025256102.571E92402626263.558E9222527272214.283E926202828294.691E102702929125.042E1002830301197.342E102900这个表反映每一阶段聚类的结果，Coefficients 表示聚合系数，第二列和第三列表示聚合的类，比如第一阶段，广东和甘肃聚为一类，以此类推出不同的阶段。这样我们即可清楚地看清楚各个的分类情况。五、结语通过研究不同城市交通工具的使用情况，通过对运行结果的分析，得出了不同城市之间的相关系数，以及不同的分类情况，使我们的观察更加方便。聚类最大的好处就是将不同的地区通过他们的共同点将他们再次分类，方便我们的研究。用欧式距离将其分为 2 到 5 类，发现得出广东和其他地区分为一类，位置越偏僻，城市越发达，公共交通工具的使用应该越充分，对环境和交通压力的缓解有很大的帮助。参考文献【1】方开泰，实用多元统计分析，上海：华东师范大学出版社，1989【2】张尧庭，方开泰，多元统计分析引论，北京：科学出版社，1982【3】王国梁，何晓群，多变量经济数据统计分析，西安：陕西科学技术出版社，1993.
