聚类分析报告Word格式.docx

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根据模型实现过程，通过多次聚类可以得出谱系图（Dendrogram）。

由于篇幅限制，在此就不再逐步进行了，只给出最后结果。

在谱系图中，聚类的全过程可以直观的表现出来，它把类间的最大距离算做相对距离为25，其余的距离均换算成与之相比的相对距离大小。

　　3.结果的验证和进一步说明。

以上是层次聚类分析产生的结果，但是我们发现通过上述分析还是很难确定如何将这31个省市分类。

为了确定分类的个数，我们需要对聚类结果进行进一步分析。

我们在确定分类过程中，总是希望能够进行“等分”，所以从表1中可以直观的看到，将31个省份分为四类相对合适，这个时候最大的类别和特点突出的类别都划分较为明确，适合进一步的分析。

　　在确定各类别说之后，我们要进一步检验各个类别是否存在显著差异，以及各个类别具有怎么样的特征。

表2中可以看出，各个类别之间在各变量上都是有显著差异的，且这种差异具有统计意义。

原始数据

地区

工薪收入

经营性收入

财产性收入

转移性收入

北京

13666.34

213.7

190.44

5462.85

天津

8174.64

665.53

148.15

4574.99

河北

6346.53

643.84

117.46

2508.96

山西

7103.45

350.96

136.38

1947.77

内蒙古

6669.48

857.63

161.25

1876.78

辽宁

6103.41

486.03

65.6

3152.17

吉林

5905.86

712.86

80.7

2423.57

黑龙江

5478.03

858.68

72.97

2312.8

上海

14280.65

798.07

292.17

5232

江苏

8397.15

1028.69

240.4

3663.68

浙江

11941.09

1921.75

552.94

3461.58

安徽

6425.54

620.71

124.59

2013.71

福建

8791.56

839.36

447.98

3328.7

江西

6222.55

532.56

81.19

2206.16

山东

9026.55

492.12

151.86

1937.29

河南

6095.49

660.88

95.77

2293.83

湖北

6576.92

419.74

112.34

2286.09

湖南

6805.3

872.3

195.6

2232.87

广东

12265.04

1043.51

417.25

2524.09

广西

6975.39

519.87

176.13

2351

海南

6071.2

661.59

198.15

1739.21

重庆

7848.52

492.44

188.22

2549.97

四川

5838.27

515.49

211.41

2438.41

贵州

5516.18

790.84

90.25

1987.8

云南

6170.93

595.45

428.07

2800.2

西藏

10401.71

43.2

10.41

204

陕西

6347.81

179.34

135.15

2239.96

甘肃

6486.84

373.84

39.58

1837.84

青海

5613.79

513.41

62.08

2577.4

宁夏

5771.58

956.65

64.44

1952.2

新疆

6553.47

522.14

54.51

1563.54

　　Spss数据分析

案例处理汇总a,b

案例

有效

缺失

总计

N

百分比

31

100.0

.0

a.平方Euclidean距离已使用

b.平均联结（组之间）

表示参与个数是31个

平均联结（组之间）

聚类表

阶

群集组合

系数

首次出现阶群集

下一阶

群集1

群集2

1

14

16

40508.871

6

2

7

23

60828.655

3

24

30

94655.632

10

4

28

101895.842

11

5

17

27

112931.825

12

115410.224

29

120554.413

8

135731.590

9

18

20

167471.291

15

168928.065

213940.110

220310.717

13

25

271799.069

21

304649.784

327291.142

19

346706.154

361805.974

441178.767

599283.474

22

782505.788

919333.053

1102291.908

1537167.906

26

1764453.615

1773548.376

3556491.040

7290330.277

10695080.353

20612868.362

47318309.811

群集成员

5群集

4群集

3群集

1:

北京

2:

天津

3:

河北

4:

山西

5:

6:

辽宁

7:

吉林

8:

9:

上海

10:

江苏

11:

浙江

12:

安徽

13:

福建

14:

江西

15:

山东

16:

河南

17:

湖北

18:

湖南

19:

广东

20:

广西

21:

海南

22:

重庆

23:

四川

24:

贵州

25:

云南

26:

西藏

27:

陕西

28:

甘肃

29:

青海

30:

宁夏

31:

新疆

表示假如分别分成5类4类3类，各成员分别是在哪一类

下面我们将主要根据树状图进行分析，由图可知如何对各城市分类。

四、结论

综合以上的分析

1.如果分为两类

第一类：

北京、上海、浙江、广东。

第二类：

其他城市。

2.如果分为三类城市

第三类：

3．如果分为四类城市

北京、上海。

浙江、广东。

西藏。

第四类：

4.如果分为五类

江苏、福建、天津、重庆、山东。

第五类：

详细分析分为四类的情况

北京、上海这两个城市的工薪收入明显高于其他城市，都是超过了13000，转移性收入也是各地区中最突出的，由此可以看出这两个地区的二次分配是相对较