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经济应用文写作期末论文对市场中各类饮品差异的分析学院 统计学院专业 政府统计班级 政统111学号 2011201022姓名 丁晟根市场中各类饮品差异的分析摘要：本文主要运用聚类分析方法中的系统聚类法和快速聚类法的多元统计分析方法对不同饮品中热量、咖啡因、钠含量等主要因素差异以及价格不同，根据聚类分析方法进行剖析，寻求各主要因素间产生差异的主要原因，对每一类饮品做出综合概述，为消费者提供更适合自己的选择。关键字：市场中各类饮品差异 系统聚类分析法 快速聚类分析法一、引言在日常生活过程中，我们常常遇到一些计算量大，分析工作复杂度高的数据分析工作，为了能够更加简便的进行数据分析，在此给大家介绍几种多元统计分析方法。本文主要运用了聚类分析方法中的系统聚类分析方法和快速聚类分析方法对市场上各类饮品的差异进行了统计分析。二、聚类分析 聚类分析是研究“物以类聚”的一种方法。聚类分析是应用最广泛的一种分类技术，它把性质相近的个体归为一类，使得同一类中的个体具有高度的同质性，不同类之间的个体具有高度的异质性。聚类分析的职能是建立一种分类方法，它将一批样品或变量，按照它们在性质上的相似性程度进行分类。通常我们用距离来度量样品之间的相似程度。用相似系数来度量变量之间的相似程度。系统聚类法首先，将n个样品看成n类，一类包含一个样品，然后将性质最接近的两类合并成一个新类，得到n-1类，再从中找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有样品均在一类，将上述并类过程画成聚类图便可决定分多少类，每类各有哪些样品。快速聚类法（K-均值法），是一种非谱系聚类法，她是把样品聚集成K个类的集合。类的个数k可以预先给定或者在聚类过程中确定。该方法可以用于比系数聚类法大得多的数据组。三．系统聚类法分析1.使用SPSS软件通过系统聚类法分析，得到以下聚类过程结果表。 Agglomeration ScheduleStageCluster CombinedCoefficientsStage Cluster First AppearsNext Stage Cluster 1Cluster 2 Cluster 1Cluster 2 156.46600421213.824001038141.58300745151.60410954162.054001163112.5220097283.039031387942456412107124.9248212114105.460501412377.1429101313237.5207121414249.615131115151212.7340140表格分析：stage表示聚类的阶段，可以看出本次聚类共经过15各阶段。Cluster Combined表示由Cluste1与Cluste2完成该阶段聚类。Coefficients表示Cluste1与Cluste2的相关系数，由于我们采用的是平方欧氏距离，所以样本间距离越大样本越相异，因此从Coefficients值最小的开始聚类。Stage Cluster First Appears表示样本聚类首次出现，当Cluster数值为0时说明该阶段蔡玉聚类的是样本，反之则为非样本。例如在第四阶段聚类中Cluster 1的值为1，则这次聚类的Cluster 1为非样本，而是一个类。Next Stage表示本次聚类下次参与的阶段数，例如第一阶段的聚类Next Stage为4，说明这次聚类的结果会在第四阶段的聚类中用到。2．聚类结果分析 Horizontal IcicleCaseNumber of clusters 12345678910111213141510:10XXXXXXXXXXXXXXX XXXXX 16:16XXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXX 4:4XXXXXXXXXXXXXXX XX 13:13XXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXX 12:12XXXXXXXXXXXXXXX XXXXXX 9:9XXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXX 7:7XXXXXXXXXXXXXXX XXXX 15:15XXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXX 6:6XXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXX5:5XXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXX 11:11XXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXX 3:3XXXXXXXXXXXXXXX XXX 14:14XXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXX 8:8XX