模糊聚类在城市综合竞争力分类中的应用

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“十一五”时期是建设小康社会的关键时期,要进一步增强我国的整体经济实力,提高人民的生活水平,以大城市和区域性中心城市为核心,依托大城市的辐射功能带动周边区域的发展思路,是促进我国社会经济整体快速、均衡发展的重要战略。同时,中央关于制订国民经济和社会发展“十一五”规划中提出要用科学发展观统领经济社会发展全局,要注重提高经济增长的质量和效益,注重资源的节约和环境保护。因此,全面衡量城市的发展状况,提高城市综合竞争力,是增强国民经济综合竞争力的关键。在城市发展中,找准自身的定位,对于科学制定城市发展战略有着重要意义。本文主要探讨使用模糊聚类分析方法对城市综合竞争力分类,由于城市综合竞争力的衡量指标众多,对城市的分类并不是界限分明的,模糊聚类是一种无监督的分类方法,用这种方法来分析会显得更自然,更符合客观实际。本文首先分析了城市综合竞争力的研究现状,对城市综合竞争力涵义的理解做了深入的分析,然后比较了模糊聚类的四种算法,四种算法各有其适用性。基于等价矩阵的聚类方法在求传递闭包时会有信息失真,尤其当数据量较大时失真明显,FCM对聚类原型和分类数要求有先验知识,聚类原型的不同设置使得算法的效率即迭代的次数差别很大,甚至陷入局部最优解。在重点研究了这两种算法的基础上,提出了混合模糊聚类模型,用基于等价矩阵的聚类方法对各城市进行初始分类,同时求等价矩阵的过程中考虑决策者偏向,即各指标的权重;然后选择合适的初始分类作为FCM的初始输入,对初始分类作进一步调整。这种方法旨在将两种算法优势互补。在第5部分中,利用此模型分别对包括武汉在内的15个副省级城市,以及武汉城市圈的9城市的综合竞争力做了模糊聚类分析,试图对武汉的城市定位做一些研究。实证表明,本文中的方法能使聚类结果更加稳定,同时大大减少迭代次数。最后对未来的进一步研究做出展望。
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