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    摘要本文主要研究的是贝叶斯分析在模式判别中的应用。本文以31个省、直辖市、自治区城镇居民月平均消费数据为研究对象。介绍了聚类分析中系统聚类的原理,采用系统聚类对城镇居民消费水平进行系统聚类,完成聚类后将其划分为2个消费水平较高和较低的两个类别。根据已经划分好的类别,本文建立了贝叶斯判别模型,用来判别浙江省、天津市、宁夏回族自治区城镇居民消费水平所属类别。最后得出浙江省和天津市的城镇消费水平属于消费水平较高的一类,而宁夏回族自治区的城镇居民消费水平属于较低的一类。52401

    This paper mainly studies the bayesian analysis in the application of the mode discrimination.Based on 31 provinces, municipalities directly under the central government and autonomous regions of urban residents is mean monthly consumption data as the research object.Introduced the principle of clustering analysis in the system, of the urban residents consumption level by system clustering system clustering, the completion of clustering can be pided into two level of consumption is higher and the lower two categories.According to the pision has good category, this paper established the bayes discriminant model, used to discriminate, tianjin city, ningxia hui autonomous region of zhejiang province urban residents consumption level category.Finally it is concluded that in zhejiang province and tianjin urban consumption level belongs to the class of consumption level is higher, and the ningxia hui autonomous region belongs to the lower class of urban residents consumption level.

    毕业论文关键词:贝叶斯判别分析; 系统聚类分析; 模式判别; 城镇居民消费水平

    Keyword: Bayes discriminant analysis; System clustering analysis; Mode discrimination; Urban residents consumption level

    目    录

    1引言 5

    2模型介绍 6

     2.1系统聚类模型 6

    2.1.1系统聚类模型 6

    2.1.2系统聚类中距离的定义与概念 6

    2.1.3系统聚类法的流程 8

      2.2判别分析与贝叶斯判别分析模型 9

    2.2.1判别分析概述 9

    2.2.2采用判别分析的基本要求 9

    2.2.3贝叶斯判别的思想 9

    2.2.4贝叶斯公式 10

    2.2.5贝叶斯判别模型 11

    3数据的收集与整理 13

    4.贝叶斯分析在消费模式判别中的应用 15

      4.1数据集的选取 15

      4.2系统聚类分析 15

    4.2.1系统聚类分析的数据预处理 15

    4.2.2数据处理软件的选取和数据处理结果 16

    4.2.3系统聚类的结果 16

      4.3贝叶斯判别分析模型的应用 18

    4.3.1贝叶斯判别分析的基础 18

    4.3.2贝叶斯判别模型的建立与实现 18

    4.3.3SPSS的贝叶斯判别分析结果输出与分析 19

    5.总结 22

      5.1本文的主要内容 22

      5.2本文使用模型的优点

  1. 上一篇:基于三项式定理的推广与探究
  2. 下一篇:数形结合法在高等数学中的应用
  1. 多项式拟合在变形数据分析中的应用

  2. 因子分析在学生成绩综合评价中的应用

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  4. 教师视野下我校校园道路交通安全调查与分析

  5. 多元统计分析对能源消费总量及构成的研究

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  7. 淮安市PM2.5浓度的时间序列分析

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  11. 大众媒体对公共政策制定的影响

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