Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Приведем исходные данные к безразмерному виду – нормируем в диапазоне от 0 до 1:
Таблица 2 – Нормированные значения
№ района X1 X2 X3 X4
1 0,045 0,026 0,210 0,162
2 0,095 0,063 0,265 0,189
3 0,080 0,035 0,156 0,278
4 0,092 0,012 0,057 0,229
5 0,063 0,062 0,749 0,655
6 0,176 0,062 0,206 0,329
7 0,425 0,097 0,372 0,146
8 0,218 0,058 0,463 0,606
9 1,000 1,000 0,345 1,000
10 0,196 0,077 0,210 0,181
11 0,163 0,077 0,248 0,084
12 0,244 0,056 0,418 0,447
13 0,177 0,136 0,000 0,000
14 0,000 0,000 1,000 0,394
1. Воспользуемся агломеративным иерархическим алгоритмом классификации с использованием принципа ближнего соседа. В качестве расстояния между объектами примем обычное евклидовое расстояние. Тогда согласно формуле:
EQ p(xixj) = \r(∑(xil-xji)2)
где l - признаки; k - количество признаков
2. Полученные данные помещаем в таблицу (матрицу расстояний).
3. Поиск наименьшего расстояния.
Из матрицы расстояний следует, что районы 1 и 2 наиболее близки D1;2 = 0,01 и поэтому объединяются в один кластер. При формировании новой матрицы расстояний, выбираем наименьшее значение из значений районов №1 и №2.
В результате имеем 13 кластеров.
Отсутствует
По данным таблицы 2 проведите иерархический агломеративный кластерный анализ.
Таблица 2 - Исходные статистические данные о задолженности за 2012 г.в разрезе районов Ставропольского края
Район Кредиторская задолженность сельхохпредприя тий, млн руб. Дебиторская задолженность сельхозпредприя тий, млн руб. Доля просрочен ной кредитор ской задолжен ности в общей, % Доля просроченной дебиторской задолженнос ти в общей, %
Александровский 210,6 131,9 11,0 6,4
Андроповский 290,3 225,8 13,8 7,4
Апанасенковский 266,7 153,7 8,3 10,7
Арзгирский 284,5 96,7 3,3 8,9
Благодарненский 239,7 223,9 38,2 24,7
Буденновский 418,9 224,1 10,8 12,6
Георгиевский 813,8 312,4 19,2 5,8
Грачевский 485 212,2 23,8 22,9
Изобильненский 1724,8 2603,3 17,8 37,5
Ипатовский 449,6 261,6 11,0 7,1
Кировский 397,2 260,3 12,9 3,5
Кочубеевский 525,9 207,9 21,5 17,0
Красногвардейский 420,3 410,3 0,4 0,4
Курский 139,2 66,1 50,9 15,0
Отсутствует
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
Приведем исходные данные к безразмерному виду – нормируем в диапазоне от 0 до 1:
Таблица 2 – Нормированные значения
№ района X1 X2 X3 X4
1 0,045 0,026 0,210 0,162
2 0,095 0,063 0,265 0,189
3 0,080 0,035 0,156 0,278
4 0,092 0,012 0,057 0,229
5 0,063 0,062 0,749 0,655
6 0,176 0,062 0,206 0,329
7 0,425 0,097 0,372 0,146
8 0,218 0,058 0,463 0,606
9 1,000 1,000 0,345 1,000
10 0,196 0,077 0,210 0,181
11 0,163 0,077 0,248 0,084
12 0,244 0,056 0,418 0,447
13 0,177 0,136 0,000 0,000
14 0,000 0,000 1,000 0,394
1. Воспользуемся агломеративным иерархическим алгоритмом классификации с использованием принципа ближнего соседа. В качестве расстояния между объектами примем обычное евклидовое расстояние. Тогда согласно формуле:
EQ p(xixj) = \r(∑(xil-xji)2)
где l - признаки; k - количество признаков
2. Полученные данные помещаем в таблицу (матрицу расстояний).
3. Поиск наименьшего расстояния.
Из матрицы расстояний следует, что районы 1 и 2 наиболее близки D1;2 = 0,01 и поэтому объединяются в один кластер. При формировании новой матрицы расстояний, выбираем наименьшее значение из значений районов №1 и №2.
В результате имеем 13 кластеров.
Отсутствует
По данным таблицы 2 проведите иерархический агломеративный кластерный анализ.
Таблица 2 - Исходные статистические данные о задолженности за 2012 г.в разрезе районов Ставропольского края
Район Кредиторская задолженность сельхохпредприя тий, млн руб. Дебиторская задолженность сельхозпредприя тий, млн руб. Доля просрочен ной кредитор ской задолжен ности в общей, % Доля просроченной дебиторской задолженнос ти в общей, %
Александровский 210,6 131,9 11,0 6,4
Андроповский 290,3 225,8 13,8 7,4
Апанасенковский 266,7 153,7 8,3 10,7
Арзгирский 284,5 96,7 3,3 8,9
Благодарненский 239,7 223,9 38,2 24,7
Буденновский 418,9 224,1 10,8 12,6
Георгиевский 813,8 312,4 19,2 5,8
Грачевский 485 212,2 23,8 22,9
Изобильненский 1724,8 2603,3 17,8 37,5
Ипатовский 449,6 261,6 11,0 7,1
Кировский 397,2 260,3 12,9 3,5
Кочубеевский 525,9 207,9 21,5 17,0
Красногвардейский 420,3 410,3 0,4 0,4
Курский 139,2 66,1 50,9 15,0
Отсутствует
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
0 раз | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—5 дней |
110 ₽ | Цена | от 200 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 51915 Контрольных работ — поможем найти подходящую