基于數(shù)據(jù)挖掘的我國城市空氣質(zhì)量與城市發(fā)展的研究.pdf

1、本文主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的聚類方法和分類方法基本理論，并比較了兩者的區(qū)別。隨后基于聚類和分類方法，使用系統(tǒng)聚類法中的最短距離法、最長距離法、Ward法和類平均法對實例進(jìn)行聚類分析，并比較不同方法得到的聚類結(jié)果，最終選取合適的聚類結(jié)果;然后使用決策樹分類方法中的遞歸分割樹和C5.0算法對實例進(jìn)行分類分析，并結(jié)合實際情況得到合理的分類決策樹。
　　首先以2015年中國30個主要城市（除拉薩市）的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)為研究對象，利用7個污染物相關(guān)

2、指標(biāo)，即二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物和細(xì)顆粒物的年平均濃度;煙塵排放量;一氧化碳日均值第95百分位濃度和臭氧日最大8小時第90百分位濃度這三類指標(biāo)，通過數(shù)據(jù)挖掘方法和統(tǒng)計軟件R語言，建立聚類模型，將30個城市聚為兩類，空氣質(zhì)量較好的城市包括?？?、昆明、南昌、南寧、貴陽、福州和蘭州，其他城市為空氣質(zhì)量較差的城市。
　　然后根據(jù)聚類結(jié)果，選取與空氣質(zhì)量相關(guān)的8個城市發(fā)展指標(biāo)（機(jī)動車量、單位面積機(jī)動車量、萬人機(jī)動車保有量、第二產(chǎn)業(yè)增

3、加值、規(guī)模以上工業(yè)增加值、居民人均消費支出、人均GDP、綠化率）利用數(shù)據(jù)挖掘方法和統(tǒng)計軟件R語言做決策樹分類分析，提取了城市發(fā)展中對于城市空氣質(zhì)量較為顯著的指標(biāo)，得出了決策樹的分類模型的具體規(guī)則。具體而言，通過決策樹可以得到城市發(fā)展中影響空氣質(zhì)量的主要因素為規(guī)模以上工業(yè)排放污染物、機(jī)動車排放污染物和城市的綠化率，而人為因素對于城市空氣的影響并不大。進(jìn)一步的還可以得到城市的面積也成為空氣污染控制的一大難題。
　　最后根據(jù)本文的實證分