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城市规模结构分析摘要本文解决的是用聚类分析的方法解决城市规模结构。城市规模结构主要由城市规模，城市首位度，基尼系数等构成，故分析便从这几个方面入手。聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方法，它能够将一批样本数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲属程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。问题是要将这些省，自治区进行分类，我们将数据整理，导入SPSS13.0软件中，进行聚类分析，而聚类分析的结果使得城市规模得以分类。关键词：聚类分析 问题重述表49 是1999 年中国省、自治区的城市规模结构特征的一些数据，试通过聚类分析将这些省、自治区进行分类。表49 城市规模结构特征数据 问题分析城市规模结构主要由城市规模，城市首位度，基尼系数等构成，故分析便从这几个方面入手。聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方法，它能够将一批样本数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲属程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。问题是要将这些省，自治区进行分类，我们将数据整理，导入SPSS13.0软件中，进行聚类分析。 模型假设1. 假设城市规模只由城市规模，城市首位度，基尼系数等这5个因素决定；2. 假设不考虑其他因素对数据的影响； 符号说明1. ：城市规模（万人）2. ：城市首位度3. ：城市指数4. ：基尼指数5. ：城市规模中位值（万人） 模型的建立与求解聚类分析：验证城市规模，城市首位度，城市指数，基尼系数，城市规模中位数之间的相关系数，看是否存在相关性。将数据导入到SPSS13.0软件中，得到这五者的相关性，如下：图1 五者的相关性从图1的数据中可以看出，某些指标之间确实有较强的相关性，可以选取其中的有代表性的几个指标进行聚类分析：图2从图2可以看出，城市首位度，城市指标这两个指标之间具有较大相关性，最先被聚到一起，其次，城市规模与城市规模中位值也具有一定的相关性，被聚为第二类，基尼指数单独为一类。根据这五个指标对27个地区进行聚类分析。得到：图3由图4的数据可知，城市规模可分为多种，按三类分：第一类：京津冀，苏沪；第二类：青海；第三类:
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