模糊聚類算法在礦業(yè)城市競爭力中的應(yīng)用研究.pdf

1、山西是一個礦業(yè)資源豐富的大省，在全國的煤礦儲量中占有非常大的比例，山西的城市絕大部分也是礦業(yè)城市。近幾年國家對煤礦的重視程度也越來越大，山西的小煤礦企業(yè)被整合重組，這是對煤礦資源性城市面臨的資源枯竭、經(jīng)濟發(fā)展受到制約的措施。本文根據(jù)礦業(yè)城市以犧牲資源、環(huán)境為代價換來經(jīng)濟的高速發(fā)展的特點，將國家近年來一直提倡的綠色經(jīng)濟、低碳經(jīng)濟的指標(biāo)加進去，提出適合礦業(yè)城市自身的22個綜合競爭力指標(biāo)體系，主要目的是為了找出礦業(yè)城市自身發(fā)展的優(yōu)點和缺點，因

2、地制宜的發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟。
　　 本文根據(jù)實際問題的特點采用數(shù)據(jù)挖掘算法中k-means算法的改進算法即模糊均值聚類算法進行研究，模糊均值聚類算法是通過建立模糊相似關(guān)系而將客觀事物予以分類的方法，這種劃分帶有相對的特點，因此適用于復(fù)雜多變的聚類分析。根據(jù)傳統(tǒng)的聚類分析的特點，傳統(tǒng)的聚類分析是一種硬劃分，它把每個待辨識的對象嚴格地劃分到某個類中，這種劃分的類別界限是嚴格分明的。但是實際上大多數(shù)實際對象并沒有嚴格的屬性，它們在性態(tài)和類屬

3、方面存在著模糊性、中介性，適合進行軟劃分。而模糊集理論為這種軟劃分提供了有力的理論分析基礎(chǔ)。因此，本文通過引入模糊集理論的方法來處理礦業(yè)城市競爭力聚類問題，從而實現(xiàn)了定性和定量相結(jié)合，得到了城市樣本屬于各個類別的不確定性程度，表達了城市樣本類屬的中介性，建立起了城市樣本對于類別的不確定性的描述，從而能更客觀地反映現(xiàn)實的分類情況。
　　 根據(jù)分析，對礦業(yè)城市發(fā)展需要的數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，并給出了預(yù)處理的流程：數(shù)據(jù)選擇，數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)

4、轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)規(guī)約。通過對數(shù)據(jù)集的預(yù)處理得到需要的數(shù)據(jù)表。本文利用Java語言編寫出了模糊聚類算法的程序設(shè)計，并將該程序放到Weka軟件中不僅實現(xiàn)了算法本身的優(yōu)點而且也利用了Weka軟件的優(yōu)點。用改進后的Weka挖掘工具對山西省的礦業(yè)城市進行挖掘，根據(jù)模糊聚類算法對山西省礦業(yè)城市競爭力進行聚類，這樣可以避免人為的主觀因素，能夠客觀的對城市做出聚類。
　　 本文通過實例應(yīng)用，驗證了模糊聚類在分析礦業(yè)城市競爭力模型中的合理性和有效性。模