基于因子与聚类分析的中国31省市的就业情况

• 作者: 范迎军 袁永生
• 来源期刊: 暨南大学学报（自然科学与医学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 就业 因子分析 深度函数 主成分加权聚类
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: O212
• 字数: 3480字
• 语种: 中文

摘要

数据深度作为一种多维的排序方法,已经被广泛应用于多元回归、聚类判别、风险度量等众多领域.基于《中国统计年鉴》(2010)的数据,在主成分分析的基础上,定义了新的深度函数作为评价准则对中国31省市的就业情况进行了综合排序.进一步以主成分的方差贡献率为权重,运用加权欧氏距离进行了主成分聚类.总结出4个层次的地区就业情况的总体特点与差异,并对其差异的形成原因进行了简要分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁永生	河海大学理学院	55	262	6.0	15.0
2	范迎军	河海大学理学院	2	1	1.0	1.0