函数型数据聚类方法在中国经济区域划分中的应用

摘要

自21世纪以来，随着科学技术的快速发展，函数型数据分析方法(Functional data analysis FDA)在生命科学，心理学，医学诊断，天气预报，经济学等相关科学研究邻域中变得越来越重要，本文将GDP数据以函数的角度进行研究，不单只看某一年的数据，而是看1998-2014年17年间的整体数据趋势.
　　本文主要是借助K-中心函数型数据聚类方法对全国各省份人均GDP进行聚类，以此对近17年间全国各省的经济状况进行研究.结果表明北京、上海、天津及东南沿海省份的经济仍然处于领先状态，而近几年内蒙古经济的快速发展已经与北京上海等一线城市处在同一类中；处于排名中游的各省份是全面提升我国综合实力的关键；对于贵州、云南、西藏、甘肃这四个省市，国家要继续加大对其的扶贫计划，使之早日摆脱贫穷落后的面貌.

目录

封面

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 数据预处理

1.3 常用的统计量

1.4 本文结构安排

第2章 函数型数据主成分分析

2. 1 多元主成分分析

2.2 函数型数据主成分分析

2.3 本章小结

第3章 聚类分析

3. 1 常用聚类方法

3.2 本章小结

第4章 函数型数据聚类分析

4. 1 函数型数据聚类分析

4.2 实例分析

4.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的学术论文

声明

致谢