毕业论文聚类分析方法平均收入水平分类中的应用.doc

标题和描述中提到的毕业论文主要探讨了聚类分析方法在分类全国各省农民平均收入水平中的应用。聚类分析是一种无监督学习方法，常用于数据挖掘和统计分析，旨在根据对象之间的相似性或差异性将它们分组。在这个研究中，聚类分析被用来揭示农民收入水平的分布和区域差异，以便更好地理解中国的农村现状并制定相关政策。 论文首先介绍了我国农村的基本情况，强调了提高农民收入和生活水平对于社会主义新农村建设的重要性。接着，论文深入讨论了两种聚类分析方法：系统聚类和模糊聚类。 系统聚类，又称层次聚类，是一种递归的聚类方法，它通过计算对象间的距离或相似度，逐步将对象合并成更大的群体，最终形成一个层次结构。这种方法易于理解和解释，但它的灵活性较低，可能无法很好地适应复杂的数据结构。 模糊聚类则允许对象同时属于多个类别，具有更强的表达能力。它使用模糊隶属度函数来衡量对象对每个类别的归属程度，这使得聚类结果更加灵活且能反映实际的不确定性。然而，模糊聚类的计算过程相对复杂，需要更多的参数调整。 在论文中，作者对全国农民的平均收入数据进行了这两种聚类分析，发现将农民收入分为五类较为合适。这些类别可能反映了不同省份的经济发展水平和城乡收入差距。通过对聚类结果的分析，可以更清楚地了解各地区的经济状况，进而制定有针对性的政策，以减少经济水平的不平衡，避免两极分化。 关键词“农民平均收入”、“系统聚类”和“模糊聚类”是本研究的核心概念，表明了研究的焦点在于利用统计分析技术来理解和改善农民的生活条件。通过聚类分析，不仅可以识别出收入水平较高的省份和较低的省份，还可以找出可能存在的经济集群，这对于政策制定者来说是非常有价值的信息。 综上所述，这篇毕业论文通过系统聚类和模糊聚类方法，为理解和解决我国农民收入差异问题提供了科学的分析工具。通过对全国农民平均收入的分类，论文揭示了不同省份的收入分布特点，为促进城乡一体化和社会主义新农村建设提供了决策支持。