基于主成份分析与聚类分析的新疆城市化发展水平综合评价

在新疆城市化发展状况的基础上,从经济、社会、人口三个方面设计14个地区的城市化水平综合评价指标体系,运用主成份分析与聚类分析对这些地区的城市化水平进行综合评价及聚类,同时为以后的城市化发展提出提高第二三产业就业比重,增加城市人口数量及质量,加快社会基础设施建设与加快生活环境建设等相应的建议.     

山东省各地市公用事业水平的主成分分析与评价

公用事业水平在一定程度上标志着经济发展水平.通过对山东省各个地市的公用事业水平的评价指标进行了主成分分析,将12个评价指标综合为4个能反映原来指标的大部分信息又互不相关的主成分因子,分别给出了山东省各个地市的这四个因子的得分及其综合得分,定量的评价了各个地市的公用事业水平,山东省有关部门可以据此采取有针对性的措施以更好地促进山东省经济的整体发展.     

基于主成分分析与聚类分析方法的我国本部区域划分问题的研究

我国幅员广阔，各地区社会经济发展表现出很大的地区差异性。本文利用主成分分析与聚类分析方法对我们国家进行区域划分，研究结果对了解不同区域间经济发展的差异性及制定区域发展策略具有一定的意义。     

基于主成分分析与聚类分析方法的我国西部区域划分问题的研究

我国幅员广阔,各地区社会经济发展表现出很大的地区差异性。本文利用主成分分析与聚类分析方法对我们国家进行区域划分,研究结果对了解不同区域间经济发展的差异性及制定区域发展策略具有一定的意义。     

基于主成分和聚类分析的区域海洋产业竞争力评价

构建区域海洋产业评价指标体系,运用主成分分析与聚类分析方法对2012年沿海11个省份的海洋产业竞争力进行综合评价。根据评价结果和区域海洋经济发展的特点以及沿海各省份的优势和差异,对提升区域海洋产业竞争力给出了政策建议。     

基于主成分分析和聚类分析的地区专利发展评价研究

专利发展水平评价是评判地方专利工作有效性的最佳途径,也是改进地方专利工作的晴雨表。应用主成分分析和聚类分析方法对我国34个省、市、自治区、直辖市的专利发展情况进行深入分析,得出了基于主成分的地区专利发展水平和基于专利发展水平的地区分类,结论对推动地区专利发展具有重要意义。     

我国区域电子商务发展水平差异分析

首先构建测度区域电子商务发展水平指标体系,并使用综合权重TOPSIS评价方法测算了2008—2015年我国31个省市的电子商务发展水平,结果表明省域电子商务发展水平区位和发展类型存在差异。然后根据研究时期内省市排名变化情况,划分为保持型、前跳型、后跳型等3种发展类型,建立面板数据模型,从宏观角度分析了造成发展类型差异的因素。结果表明,对保持型区域影响程度由高到低分别是产业结构、经济水平、人口素质和物流基础设施;对前跳型和后跳型区域影响程度由高到低分别是经济水平、产业结构、人口素质。最后,提出提高我国电子商务发展水平的策略。     

基于主成分分析与聚类分析的泉州县域经济评价

采用主成分分析和聚类分析,对泉州各县(市、区)的经济发展水平进行了分类,将其分为:经济起飞类,包括安溪县、永春县、德化县、洛江区、南安市和惠安县;经济中等发达类,只包括泉港区;经济准发达类,为石狮市、鲤城区和丰泽区;经济发达类,即晋江市.针对各个类型的发展状况,结合各县域特色,提出现阶段的发展战略,充分发展县域经济,发挥在海西建设的作用.     

基于主成分分析的城市设施水平研究

文章将多元统计分析理论应用到城市设施水平评价中,首先利用主成分分析法对我国各地区城市设施情况进行评价,得出各地区城市设施水平的综合排名,再结合聚类分析法对各地区城市设施发展水平进行分类。     

基于主成分聚类分析的西部地区经济实力评价

依据国家统计局的"西部地区10项主要经济指标"作为原始指标,并利用主成分分析法对西部12省区的经济实力进行排序及综合评价.通过聚类分析法将各省区的经济实力按相似性分为三类地区.最后,将主成分分析结果与聚类分析分类结果对比分析.研究结果表明:各类地区间的经济实力差距较大;地区内各省区间的经济实力也有较大差异.所得结果整体上与实际情况相吻合.     

基于主成分分析法的城市化进程中的农村张力研究——以黑龙江省为例

城市化动力系统由农村区域张力、城市区域拉力和政府推力构成.其中,农村张力对城市化发展起着重要支撑、贡献作用.通过运用主成分分析法对黑龙江省农村张力与城市化的相关关系分析,验证了农村张力的经济要素、自然地理要素、社会和文化要素在黑龙江城市化进程中发挥着基础、支撑和贡献作用.     

我国农村居民生活水平的熵评价及聚类分析

本文采用熵值法,对31个省、市农村居民生活水平进行评价,该方法能够很好地处理该类评价中多因素、模糊性及主观判断等问题,突破评价指标主观赋权的局限性,本文还对我国31个省、市农村居民生活水平进行聚类分析,分析结果与熵值法的结果是一致的.     

基于主元分析构造强分类器的人脸检测算法

本文研究了基于特征脸的人脸检测算法,针对其分类能力差的特点,基于主元分析提取特征向量空间构造弱分类器,结合AdaBoost算法构造强分类器,提出了一种人脸检测算法。利用MIT+CMU人脸数据库测试该算法的性能,结果表明本算法在运行时间与检测正确率方面明显优于基于神经网路的算法和支持向量机算法。     

基于主成分分析法的中部六省会城市经济发展水平评价

由于主成分分析是一种实用的多元统计分析方法,能消除样本指标之间的相关性,在保持样本主要信息的前提下,提取少量具有代表性的主成分,所以近年来在多指标评价上得到越来越广泛的应用。因此,本文采用多元统计中的主成分分析方法对中部六省会城市2009年的11个具有代表性的指标进行主成分分析,同时对当年中部各个省会城市经济发展近况作了比较,并给出了综合评价,提出了相关改进建议。     

基于主成分分析的人耳识别系统研究

针对人耳识别技术的研究现状,采用主成分分析提取人耳图像特征,在此基础上建立一个人耳识别系统。实验结果验证了利用主成分分析提取人耳图像特征的可行性与高效性,为解决该类问题提供了一个有效的新途径。     

主成分分析法在边防情报分析中的应用

采用主成分分析法对边防情报进行分析,可以较好地抓住事物发展的主要矛盾,减少分析变量,提高分析效率和量化程度,对边防数据统计、指标设置、前景预测等具有积极意义。     

基于主成分分析法的江西省各区市经济发展水平综合评价

本文通过建立江西省各区市经济发展水平评价指标体系,运用统计软件SPSS12.0进行主成分分析,对江西省11个区市的经济发展水平进行了综合排序,而后对结果进行了分析,并提出了相应的政策建议。