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聚类分析在商品房销售及各省富裕程度的研究应用

《环球市场信息导报》 2016年7月15日 作者:张慧

文章关键词: 聚类分析  
    今年来,随着商品房火热的发展,商品房销售面积反映着各省富裕程度的表象特征。通过聚类分析算法来对我国现房和期房进行分类。根据聚类分析分析结果,可分为4个类: 天津、河北、山西、内蒙古、河南、海南、贵州、云南、陕西为一类;辽宁、江苏为一类;上海、山东、吉林、黑龙江、湖北、湖南、 广东、重庆、四川为一类;北京、浙江、安徽、福建、江西、广西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆为一类;并根据分类结果,对商品销售提出建议。
        新兴的聚类分析技术通过对大量事实、关系、趋势、模式、例外和异常的分析提炼,从巨大的信息仓库中揭示出内在的关系和模式,无疑为经济发展提供了强有力的支持[1]商品房是指在市场经济条件下,具有经营资格的房地产开发公司(包括外商投资企业),均按市场价出售,通过出让方式取得土地使用权后经营的住宅。其价格由成本、税金、利润、代收费用以及地段、层次、朝向、质量、材料差价等组成。从另外一个方面,从法?#23665;?#24230;来分析,商品房是指按法律、法规及有关规定可在市场上自?#23665;?#26131;的一种事物,不受政府政策等限制的各类商品房屋,包括新建商品房、二手房(存量房)?#21462;?#38543;着商品房火热的发展,商品房销售面积反映着各省富裕程度的表象特征。商品房的现房和期房的结合可以反映各省富裕程度的聚类,表示着各省的一种经济水平。本文就商品房销售面积研究,来发现一系列相似度,价值所在。

 

聚类分析

   在我国经济分析的过程中,聚类分析这个数据挖掘方法发挥着越发重要的作用,聚类分析算法可以对事物进行分类,将得到的数据样本分析分类,近些年来,数据分类学逐渐形成了一个新的分支,称为聚类分析,聚类分析适用于很多不同类型的数据集合,应用在很多领域,如医学、心理学、经济学和市场学等,都对社会的的发展和应用起到?#36865;?#21160;作用。

   聚类分析也称群分析或点群分析,它是研究多要素事物分类问题的数量方法,是一种多元统?#21697;?#27861;,它是当代分类学与多元分析的结合。[3]他的基本原理是,根据样本自身的属?#35029;?#29992;数学方法按照?#25345;?#30456;似性或差异性指标,定量地确定样本之间的相似关系,并按这种相似关系程度对样本进行聚类。

   聚类分析是将分类对象置于一个多维空问中,按照它?#24378;?#38382;关系的?#36164;?#31243;度进行分类。

   通俗的讲,聚类分析就是根据事物彼此不同的属性进行辨别,然后将具有相似属性的事物聚为一类,使得同一类的事物具有高度的相似性。

   聚类分析是将数据集中的所有数据,按照相似性划分多个类别的一个过程。

 

样本与方法

本文主要运用K-meas算法进行研究计算。

其基本过程为:从n个数据对象中随机选取K个对象作为初始聚类的?#34892;模?#23558;每个簇中的平均值作为度量基准,重新分配数据库中的数据对象;计算每个簇的?#34892;?#20540;;循环2、3步,直到每个簇不再发生变化或者平均误差小于ε。

本文是以2015年各地区商品房销售面积增长情况数据为基础。

北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、

浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆

四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆这31个城市,分别编号1到31,各城市现房X(万平方米)数据分别为:92.64、138.53、140.45、155.97、216.57、701.9、358.12、128.1、336.5、637.97、111.79、81.81、61.83、68.01、264.2、141.9、385.9、246.13、286.37、48.9、82.24、257.52、305.96、174.56、173.67、2.52、74.75、74.02、8.5、57.62、59.11

各城市期房Y(万平方米)数据分别为:156.8、275.67、604.78、268.19、285.26

2251.23、1122.24、754.56、1152.62、2197.09、228.19、128.06、105.17、70.35

1204.2、489.19、833.21、862.83、781.07、69.35、508.53、1000.87、1366.99、537.48、394.89、0.75、373.26、156.28、20.15、73.83、152.1

第一步:取k为4,随便选取山西、上海、湖北、新疆为初始四个簇?#34892;摹?/span>

第二步:计算每个数据与当前四个簇?#34892;?#30340;相似度,并将这个数据分配到最相似的簇中。

第三步:第一轮结束后,形成聚类结果,重新计算每个簇的均值,以均值为新簇?#34892;模?#23545;所有的每个数据进行重新分配。一直循环下去。

该组数据样本进行五次计算后最终得出:

可分为4个类: 天津、河北、山西、内蒙古、河南、海南、贵州、云南、陕西为一类;辽宁、江苏为一类;上海、山东、吉林、黑龙江、湖北、湖南、 广东、重庆、四川为一类;北京、浙江、安徽、福建、江西、广西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆为一类 。这四类簇集合,代表着不同的相似度。

通过对31个城市的聚类分析,只要运用K-means算法分析后,可以知道富裕程度比较相似的城市,这样在商品房销售上就可以帮助市场人员进行发现其潜力;利用这些知识来开展一个明确的规划,?#28909;?#29616;在在我?#24378;?#26469;,四川和上海的经济相差比较大,但是从商品房的销售数据来看,其四川发展潜力比较大,并?#39029;?#26412;方面相比上海比?#31995;停?#25152;以对于以后的发展是不可小觑的。

从另外一个方面,聚类分析可以用在各省的年均产值上,也可?#28304;?#36825;个方面来聚类有相似度的城市,富裕程度也可以得到一个分类。在本文中,通过对31个城市的商品房的聚类分析,可以知道?#34892;?#22478;市现在虽然发展不是很好,但是对于以后的发展史非常有潜力的。数据挖掘的很多算法都可以灵活的运用在经济发展等各个领域,将从数据中?#19994;?#26377;价值的信息。

(作者单位:西南科技大学 经济管理学?#28023;?/span>




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