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模糊聚类分析方法在甘肃农业经济类型划分中的应用
摘要
本文介绍了模糊聚类分析方法在甘肃农业经济类型划分中的应用，阐述了模糊聚类分析方法的基本原理和流程，以及其在甘肃农业经济类型划分中的具体应用。通过对甘肃省各县区农业经济生产情况进行模糊聚类分析，确定了不同的农业经济类型，为甘肃省的农业经济发展提供了科学依据。
关键词：模糊聚类分析；甘肃农业经济类型；农业经济发展
引言
随着中国经济的发展，农业经济已成为发展中国家中一个重要的领域，农业经济的发展对国家的发展有着重要的影响。甘肃省位于中国西北，是一个农业大省，农业产业为甘肃省本省的经济建设做出了重要的贡献。因此，研究甘肃农业经济类型划分，对于促进甘肃农业经济的健康发展具有重要的意义。
模糊聚类分析方法是一种基于不确定性的数据挖掘技术，有着广泛的应用。本文将模糊聚类分析方法应用于甘肃农业经济类型划分中，通过对甘肃省各县区农业经济生产情况进行模糊聚类分析，确定了不同的农业经济类型，为甘肃省的农业经济发展提供了科学依据。
一、模糊聚类分析方法的基本原理与流程
1.1模糊聚类分析方法的基本原理
模糊聚类分析方法是基于模糊数学的一种聚类分析方法。其基本原理是将样本分为若干类别，每个样本可能属于不同的类别，每个类别有相应的隶属度。模糊聚类分析方法是一种非确定性的算法，能够处理样本的模糊性和不确定性，使得样本能够被划分到多个不同的类别中去。
1.2模糊聚类分析方法的流程
（1）确定聚类样本及其属性。
（2）选择相似度作为簇的度量，并根据初始聚类簇数K将样本划分为K个聚类簇。
（3）计算各聚类簇与其他聚类簇的相似度，以确定是否需要进行合并。
（4）根据相似度计算，判断是否需要继续合并，直至只有一个聚类簇。
（5）根据合并的最佳次数确定聚类簇，将样本划分为K个类别。
（6）确定每个样本所属类别的隶属度。
二、模糊聚类分析方法在甘肃农业经济类型划分中的应用
2.1数据分析
本文以甘肃省各县区的农业经济生产情况为研究对象，提取了以下7个指标作为分析样本：粮食总产量，种植业总产值，畜牧业总产值，渔业总产值，农村能源消费量，农业机械总动力，耕地面积。利用SPSS软件对数据进行了预处理和标准化处理。
2.2簇数的选择
簇的数量是模糊聚类分析方法的一个重要参数，不同的簇数会对聚类分析结果产生不同的影响。通过计算不同聚类数下的FPC值，选择最优簇数。以本文数据为例，选择簇数为5，以保证划分样本的合理性和完备性。
2.3聚类分析
采用SPSS软件进行模糊聚类分析，以确认不同县区的经济类型。得出5种类型的经济类型如表1所示。
表1
聚类编号|簇中心1|簇中心2|簇中心3|簇中心4|簇中心5
--|--|--|--|--|--
农业经济类型1|4.849|1.026|1.337|1.197|0.927
农业经济类型2|19.574|17.597|3.014|2.330|1.492
农业经济类型3|39.067|11.722|3.642|3.048|1.305
农业经济类型4|62.736|35.106|6.579|5.342|1.689
农业经济类型5|83.883|74.600|12.754|10.048|9.063
2.4经济类型的解释
根据聚类结果对不同的经济类型进行分析，得出以下结论：
农业经济类型1：这类县区的经济以畜牧业为主，虽然耕地面积较小但效益较高，且农村能源消费量较低，对环境影响较小。
农业经济类型2：这类县区的经济主要由种植业组成，粮食总产量和种植业总产值占主导地位。但由于用地过于集中，耕地面积占比较低，存在环境承载力的问题。
农业经济类型3：这类县区的经济以多样化种植业和畜牧业为主，渔业产值和农业机械动力较低，农村能源消费量适中。
农业经济类型4：这类县区的经济以大型种植业为主，占耕地面积比例较高，种植业总产值和粮食总产量都较高，具有较强的经济发展实力。
农业经济类型5：这类县区的经济以渔业、畜牧业和种植业为主，产出较为丰富，相应的农村能源消费量、农业机械总动力也较高。
三、结论
本文采用模糊聚类分析方法对甘肃省各县区农业经济生产情况进行分析，得出了5种不同的农业经济类型，对于指导甘肃农业经济的发展具有重要的意义。
通过对聚类结果的解读，能够明确不同农业经济类型的特点和发展趋势，为政府提供科学决策依据。本文的研究结果有助于促进甘肃省农业经济的可持续发展和健康的产业升级。