一、聚类分析

    (一)聚类分析的概念

有人称按照观测值对变量的分类为R型聚类，而按照变量对观测值的分类称为Q型聚类。这两种聚类在数学上是对称的，没有什么不同。事先要确定分多少类：k均值聚类或快速聚类。事先不用确定分多少类：分层聚类或系统聚类。处理连续和分类变量混合的大数据集：两步聚类。聚类分析又称群分析、点群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。例如，可以根据各个国家和地区的机场数目、铁路公里数、公路公里数、水路公里数、商船数等因素，将国家和地区分为几个等级，再分析各个国家和地区之间不同等级运输量对比状况。

    (二)基本思想

    根据对象间的相关程度进行类别的聚合。在进行聚类分析之前，这些类别是隐蔽的，能分为多少种类别事先也是不知道的。聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异很大。所研究的样品(网点)或指标(变量)之间存在程度不同的相似性(亲疏关系——以样品间距离衡量)。于是根据一批样品的多个观测指标，找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据。把一些相似程度较大的样品(或指标)聚合为一类，另外一些彼此之间相似程度较大的样品(或指标)又聚合为另一类，直到把所有的样品(或指标)聚合完毕。这就是聚类分析的基本思想。其中，类指相似元素的集合。聚类分析的概念认为所研究的样品或指标之间存在着程度不同的相似性，根据一批样品的多个观测指标，找出能够度量样品或变量之间相似程度的统计量，并以此为依据，采用某种聚类法，将所有的样品或变量分别聚合到不同的类中，使同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异较大。

    二、湖北省市、州按照主要农作物产量的聚类分析

    以2009年湖北省市、州17个地区的主要农作物产量为样本进行聚类分析，数据见表1。对17个地区的数据进行聚类，根据表中帮统计量、半偏席统计量、伪r统计量、伪F统计量4个指标，聚为4类最合适。

表1 2009年湖北省市、州主要农作物产量    单位：万吨

    从图1、表1和表2可以看出，17个地区中第1类包括荆州市、襄樊市、黄冈市；第2类包括孝感市、荆门市；第3类包括武汉市、十堰市、咸宁市、随州市、恩施自治州；第4类包括黄石市、宜昌市、鄂州市、仙桃市、天门市、潜江市、神农架林区。其中，第1类的稻谷、小麦的农作物产量都较高，但是玉米、薯类的农作物产量却不太高。第2类两个市的主要农作物产量仍是稻谷、小麦，较第3类和第4类较多，但是玉米、薯类的农作物产量却不是很高。第3类除了十堰市的各个主要农作物产量比较平均外，其他的4个市、州的主要农作物产量都不平均，差异比较大。第4类各个市、州的主要农作物产量都不是很高，但相对来说比较平均，需要每个市、州加大农作物整体产量。

    三、小结

    中国是一个农业大国，则必然是粮食大国，当然粮食的主要来源是农村。湖北省作为中部崛起重要省份的同时也是粮食大省。但湖北省人口众多，又由于各种工业及住房用地，湖北省的可耕地越来越少，农作物的产量也越来越少，人却越来越多，最终导致了人均粮食产量越来越少，必须大量依靠进口。为了提高农产品产量及人均农产品量，必须提倡保护自然资源、节约自然资源，减少可耕地的流失，大力开垦、增加可耕地。粮食问题在湖北省政府决策中占有重要位置，也是一个社会各界广泛关注的问题。计划经济体制时期，湖北省曾经发生了导致大量死亡的严重粮食危机。改革以来，湖北省尽管在生产力上有所进步，农作物产量有所上升，但是，始终没有走出粮食问题的困扰。粮食生产的“多了砍，少了赶”，粮食流通的低效率和体制改革的曲折反复，以及对粮食国际贸易认识的偏差等，使得湖北省在粮食问题上付出了极大的努力和代价。

 

表2 湖北省市、州分类