基于KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN、PCA的聚类分析的区域经济差异研究

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项目技术介绍：

本项目以“区域经济发展不平衡”为核心议题，充分利用 Python 数据科学工具链，结合机器学习与可视化技术，系统性地从数据预处理、多维可视化分析到聚类建模，构建了一套完整的数据分析工作流程。通过定量分析与图形呈现的结合，深度揭示了不同区域经济结构与发展模式的异同，为后续政策制定与区域调控提供了有力的技术支撑。

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一、技术架构与工具选择

项目基于 Python 语言开发，主要采用以下技术栈：

• 数据处理与分析：pandas、numpy、scikit-learn
• 可视化分析：matplotlib、seaborn、pyecharts
• 机器学习与聚类建模：KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN、PCA
• 网页输出与交互图形：使用 pyecharts 输出地图与雷达图，生成交互式 HTML 页面

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二、数据预处理与清洗策略

• 从 data.xlsx 中加载区域年度数据，数据结构包含“时间”、“地区”及若干经济指标（如地区生产总值、各产业增加值、人均GDP等）。
• 删除缺失值较多的列（最后3列），确保后续模型训练的稳定性。
• 统一时间格式、区域名称，并保留核心数值字段以支持横向和纵向比较。

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三、多维数据可视化分析（共14类图形）

数据可视化是本项目的重要组成部分，旨在从不同维度和层级对区域经济差异展开直观探索。

（1）时间维度分析

• 折线图：展示各地区“地区生产总值”随年份变化的趋势；
  

• 分组柱状图：对比2020–2023年各地GDP水平变化，观察增长轨迹与波动性；

• 多指标时间折线图：选定地区（如江苏省）各经济指标的历史演化过程。
  

（2）空间维度分析

• 中国地图（pyecharts）：2023年各地区GDP空间分布；
• 雷达图：江苏、广东、山东等重点区域主要经济指标构成；
• 同比增长柱状图：2023年相对2022年GDP增长率排序，直观展示增长快慢。

（3）结构与分布分析

• 饼图：单一区域（如江苏省）在2023年内各经济构成指标的占比；
• 箱线图 & 提琴图：GDP与第二产业增加值等变量在不同地区的分布与波动；
• 散点图 & 散点矩阵（pairplot）：分析各指标之间的相关性及区域聚类特征；
• 热力图：变量间相关系数矩阵，识别可能存在的因果或替代关系。

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四、聚类建模分析

本项目通过对2023年各地区数据标准化处理后，应用多种聚类模型识别区域经济的内在分层结构。

（1）预处理与降维

• 仅保留2023年数据；
• 去除非数值字段后进行 StandardScaler 标准化；
• 为可视化展示采用 PCA 降维至二维空间。

（2）聚类模型比较与优化

A. KMeans聚类

• 使用肘部法（SSE折线图）与轮廓系数分析，确定最佳聚类数 K=3；
• 模型效果通过主成分平面中的颜色分组与区域分布可视化呈现；
• 每个聚类代表不同经济特征群体，便于定向政策支持。

B. 层次聚类（Agglomerative Clustering）

• 基于Ward法计算链接距离，构建树状图（dendrogram）；
• 分群结果在PCA降维后空间中呈现出清晰聚集性，支持多尺度观察。
  

C. DBSCAN 密度聚类

• 采用 eps=1.5 和 min_samples=3；
• 模型可识别非球状或不规则聚集现象，并有效剔除“噪声区域”；
• 适合捕捉边缘或特殊经济体（如直辖市、港澳地区）独立走势。
  

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五、分析结论与模型成果

• 数据分析结果表明，地区间经济发展存在明确的梯度和分群现象，东部沿海地区与中西部地区在产业结构、人均GDP、发展趋势上存在系统性差异；
• 可视化展示结果将定量信息以多维图像形式直观呈现，增强了数据可解释性和政策沟通能力；
• 聚类分析成果实现了对区域“类型化”的初步划分，为后续“区域画像”与“定制化发展策略”提供可量化依据。

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六、成果输出与延展建议

• 生成静态图表 10+ 张，交互图表（HTML）3 个，具备直接报告展示与在线可视化能力；

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七、结语

本项目在数据分析方法、可视化表达和模型选择上实现了高度集成，不仅有效展示了区域经济发展的不均衡现象，也为区域治理与发展政策提供了清晰的数据依据。未来，该框架亦可迁移至如人口流动、城市群协同、产业结构演进等更广泛的研究主题，为构建“数据驱动型决策体系”提供范例支持。

本项目通过构建区域经济多维数据体系，结合Python数据分析与机器学习技术，系统开展了对我国区域经济发展不平衡问题的定量研究。首先对原始数据进行了清洗与整理，剔除缺失严重字段，确保分析质量。随后采用折线图、柱状图、地图、雷达图、热力图等多种可视化手段，从时间、空间、结构等维度全面呈现区域经济发展态势。在聚类分析部分，通过肘部法和轮廓系数确定最佳聚类数，并分别应用KMeans、层次聚类和DBSCAN三种方法对2023年数据进行分群，最终在PCA降维后进行可视化展示。结果显示，不同区域之间存在显著的经济结构与增长水平差异，聚类模型可有效识别出区域分层特征。整体上，本项目为理解区域经济不平衡的成因提供了数据支撑和方法框架，同时具备良好的可扩展性，后续可用于动态监测、政策模拟与区域发展评估等应用场景，对推动数据驱动型区域经济决策具有重要意义。

每文一语

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