沈阳制造业信息化绩效聚类分析：主成分分析与K-means算法应用

"基于主成分分析法的制造业信息化绩效聚类分析——以沈阳为例 (2013年)" 本文深入探讨了制造业信息化绩效的重要性，并以沈阳市的制造业为例，通过理论研究与企业调研相结合的方式，构建了一套制造企业信息化水平的评价指标体系。该体系旨在评估制造业的综合运营能力、客户响应速度以及创新能力。文章采用了统计学中的主成分分析法，这是一种多元统计方法，用于将多个可能相关的变量转化为少数几个不相关的主成分，以减少数据的复杂性，同时保留原始信息的主要特征。 在主成分分析的基础上，作者建立了一个数学评价模型，用于衡量沈阳市工业企业的信息化水平。接着，利用K-means聚类算法对100家沈阳市制造企业进行分析，K-means是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为多个类别，使得同一类内的数据相似度高，不同类之间的数据差异大。这一分析揭示了沈阳市制造企业在信息化进程中的现状和差距。 研究结果显示，企业应当从单纯追求规模转向关注效率、综合运营能力和盈利能力的提升。此外，软件的应用和人才的培养是信息化成功的关键因素，必须与企业战略目标相一致。这些发现为企业信息化策略的制定提供了指导，指出提升制造企业核心竞争力的核心路径。 关键词涉及的主题包括制造业信息化、工业化进程、主成分分析法以及K-means聚类算法。中图分类号G203代表图书情报与档案管理，文献标志码A表明这是一篇学术论文，文章编号则为1005-3026(2013)07-1053-04，表示文章的具体出版信息。作者杜晓君和杨雷分别来自东北大学工商管理学院和沈阳师范大学旅游管理学院，他们在制造业信息化研究领域具有一定的专业背景和研究经验。