随着中国经济发展持续增长，城市间竞争日趋激烈，城市综合竞争力作为衡量城市发展水平的重要指标受到了广泛关注。综合竞争力不仅反映了城市的经济实力，还体现了城市的社会、文化、生态等多方面的综合实力。为科学评估城市竞争力，建立评价体系及等级分类体系至关重要。本研究基于数据挖掘方法，旨在建立城市综合竞争力的评价模型，并对各城市进行等级分类。
文章中首先提出了城市综合竞争力评价的三个主要因子：综合经济与信息化程度（Fa1）、城市环境与医疗服务水平因子（Fa2）、经济增长效益（Fa3），通过因子分析方法提取了这些关键指标，并以此为基础构建了城市指数体系。随后，文章采用了K-中心聚类、决策树、神经网络、K近邻（KNN）以及加权K近邻算法对城市进行分类。分类过程中，以这三个主要因子得分为基础，并依据2016年官方城市的综合竞争力排名进行比较，评估了各分类方法的准确性，从而确定了最佳的城市分类方法，并对比分析了影响城市综合竞争力的主要因素。
经过R语言软件分析，研究得出以下结论：在城市分类的研究中，决策树与神经网络算法的分类准确性最好，其次是加权KNN、KNN算法和K-中心聚类。这说明决策树和神经网络模型在处理具有大量特征的城市数据时，能够较好地捕捉数据中的非线性关系，从而对城市综合竞争力的等级进行有效分类。而在分析影响城市综合竞争力的主要因素时，研究发现预算内收入、社会消费品零售总额、电话普及率、互联网用户数、金融机构年末存款余额以及人均绿地面积指数对城市的综合竞争力有显著影响。
在方法论上，本研究展示了数据挖掘技术在城市竞争力分析中的应用，并详细介绍了因子分析、聚类分析、决策树、神经网络、KNN等算法在城市综合竞争力研究中的实际操作和结果。这不仅为城市管理者提供了关于如何利用数据挖掘技术评估和提升城市竞争力的参考，也为数据挖掘与城市经济研究的交叉提供了方法上的借鉴。
此外，本研究对相关理论的深入探讨和实证分析，对于理解数据挖掘技术在城市经济与社会领域应用的广泛性和实用性具有重要的指导意义。同时，本研究发表在Hans Journal of Data Mining上，为数据挖掘领域的学术交流提供了一份新的参考资料，对数据挖掘的应用研究具有一定的推动作用。
关键词包括：城市综合竞争力、因子分析、K-中心聚类、决策树、BP神经网络、KNN等。这些关键词集中体现了本研究的核心内容和所涉及的关键技术领域。其中，城市综合竞争力作为核心概念，其评价方法和指标体系的构建是本文的研究焦点；因子分析用于提取数据中的主要影响因子；K-中心聚类、决策树、神经网络和KNN算法作为数据挖掘中常用的技术手段，被用来建立分类模型，并对比分析它们在城市分类中的准确性；BP神经网络则是一种模拟人类大脑结构和功能的网络模型，常用于解决预测和分类问题。
本研究为城市综合竞争力的评价与分类提供了新的视角和方法，也为城市经济与数据挖掘交叉领域的研究提供了实践案例和理论支持。通过对数据挖掘技术在城市竞争力分析中的应用进行深入研究，可以为城市发展规划提供科学依据，有助于推动城市经济的可持续发展。
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