基于改进的主成分聚类法对电子商务水平的综合评价,该文是电子商务类毕业论文开题报告范文跟电子商务和主成分聚类法和综合评价有关硕士学位论文范文.
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摘 要：电子商务发展带来的经济效益越来越受到重视,以全国31省市为基础,通过改进主成分聚类法探究各省市电子商务发展水平.首先对评价的指标进行选取,建立合适的评价指标体系,其次对原始数据进行均值化处理,用改进后的主成分分析提取主成分,再次用主成分综合得分与聚类分析相结合对各地区发展水平进行分析,最后与传统主成分分析进行比较得出模型的有效性.
关键词：改进的主成分；电子商务；综合评价
中图分类号：F27文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.35.036
1引言
根据国家统计局数据显示,2017年全国电子商务交易额达到29.16万亿元,同比增长11.7%,电子商务发展带来的经济效益不言而喻.目前电子商务水平测度及评价体系主要运通因子分析法、聚类分析法、熵值法等对电子商务发展水平进行综合评价,本文将使用改进的主成分聚类法对电子商务发展水平进行综合评价,解决单一的评价带来不准确.
2传统主成分分析原理
主成分分析是利用降维的思想在损失很少信息的前提下,利用原始变量的线性组合形成几个综合指标（主成分）.形成的主成分每一个都是原始变量的线性组合,主成分之间相互独立.
设某一事物涉及p个指标,用X1,X2,…,Xp表示,这p个指标构成的p维向量为X等于(X1,X2,…,Xp)′.对X进行线性变换,形成新的综合变量Y,满足下式：
3改进后的主成分综合评价模型
3.1主成分分析指标选取
影响电子商务发展的指标有很多,并且很多指标之间存在着高度的相关性.结合已有文献,根据目前我国反映电子商务发展水平的指标体系,本文从企业、互联网基础设施建设、经济发展水平、电子商务交易水平、快递业发展水平、对外开放水平、人口素质等角度选取21项指标.考虑到数据的可得性我们以2016年数据为样本数据.
3.2评价指标的预处理
由于指标间单位不同,常常需要对数据进行无量纲化处理.无量纲化处理方法主要有极值化、标准化、均值化以及标准差化方法.一般主成分分析是对数据进行标准化处理,标准化公式为：
标准化方法处理后的各指标虽然反映了各指标之间的相互影响,但也抹杀了各指标之间变异程度上的差异.经过均值化方法处理的数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异,也包含各指标相互影响程度差异的信息.因此,本文将先对数据进行均值化处理,运用改进主成分聚类法对电子商务发展水平进行综合评价.均值化公式如下：
3.3改进后主成分分析过程及结果
把经过均值化后的数据导入SPSS进行主成分分析.从相关系数矩阵可以看到原始数据大部分变量之间的相关系数都大于0.3且KMO为0.813>0.8,Bartlett球形检验的显著性P值为0.000<0.05,明数据适合做因子分析.表2为方差贡献表,由表2可以看出,提取了特征值大于1的三个主成分,三个主成分的特征值分别为13.564、3.696、1.328,方差贡献率分别是64.590%、17.601%、6.325%,累积方差贡献率达到88.516%.
表3为因子载荷矩阵.由表可看出企业数x1、企业拥有网站数x3、地区生产总值x9、网上零售额x13、社会消费品零售总额x14第一主成分上有较高载荷,相关性强.第一主成分集中反映了基础设施及经济状况,电子商务发展水平主要体现在基础设施与经济状况；互联网普及率x5、人均GDPx10、居民消费水平城镇人口比重x11在第二主成分上有较高载荷,第二主成分反映了人口因素；有电子商务交易的企业比重x2在第三主成分上载荷较高,反映了从事电子商务交易企业比例对电子商务发展水平做的贡献.
由表3的因子载荷除以对应的特征根（〖KF(〗λi〖KF)〗,i等于1,2,3）得到主成分系数矩阵,用T表示.根据得到的主成分系数表,及公式y等于Zx*T,可以得到主成分得分其中Zx为均值化后的矩阵.再通过表2方差贡献率64.590%、17.601%、6.325%,计算出综合得分函数,其公式为：
y综*等于0.6459y1*+0.17601y2*+0.06325y3*
其中y1*,y2*、y3*为提取的三个主成分的得分,y综*为综为综合得分.
另外把标准化后的数据导入SPSS进行传统主成分分析,y综为传统主成分综合得分.对比传统主成分分析,得到表4.我们可以看到,整体排名大致相同,但是部分地区电子商务发展水平综合评测结果有差异,比如广西在改进后的主成分分析排名19,传统主成分分析排名20,内蒙古在改进后的主成分分析排名23,传统主成分分析中排名19,对比原始数据,内蒙古除了在企业拥有网站数、互联网普及率、人均GDP、居民消费水平、城镇人口比重5个指标上比广西高外,其他指标均低于广西,而这五个指标在因子载荷矩阵中的因子载荷值较小,也就是说这几个指标在电子商务水平综合评价中并不是最重要的指标,故广西的电子商务发展水平应该高于内蒙古,改进后的主成分分析结果优于传统的主成分分析.
3.4聚类综合评价
对主成分综合得分进行聚类分析,同时参考各类中各地区的综合主成分得分以此对类进行排序,最终得到综合的评价结果.系统聚类图如图1所示,求得这五类中样本的平均得分并排序.
第一类｛广州｝,广州的综合得分远远高于其他地区,为电子商务最发达的地区；第二类｛浙江、江苏、上海、北京｝,发展水平低于广州,为电子商务较发达地区；第三类｛山东、福建｝,为电子商务发展水平一般发达地区；第四类｛河南、四川、湖北、河北、辽宁、湖南、安徽、天津｝,根据福建省和河南省综合得分,有一个较大差别,为电子商务发展水平一般地区；第五类｛陕西、重庆、江西、广西、黑龙江、山西、云南、内蒙古、吉林、贵州、海南、新疆、甘肃、宁夏、青海、西藏｝,主要为中西部地区,为电子商务不发达地区.总体来看,东部沿海地区电子商务发展水平普遍高区中西部地区.
4结论
与传统的主成分分析相比,改进的主成分聚类分析方法能够在很大程度上克服主观因素的影响,同时在对原始信息的处理中采用了均值化处理方法,使挖掘的结果更加准确,在此基础上运用聚类分析方法,将电子商务发展水平相近的地区聚为一类,为准确评估电子商务整体水平和有针对性的寻求解决方案提供更可靠的依据.
参考文献
［1］王国祝.聚类分析及算法研究[J].现代商贸工业,2017,(22).
本文点评：该文是关于电子商务和主成分聚类法和综合评价方面的相关大学硕士和电子商务本科毕业论文以及相关电子商务论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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