面板数据下灰色指标聚类新模型：应用与有效性验证

本文主要探讨了面板数据聚类研究中面临的问题以及实际应用的需求，特别是在处理复杂多维信息时如何提高效率和准确性。作者提出了一个新的灰色指标关联聚类(AGRA)模型，专门针对面板数据设计。在该模型中，关键步骤包括： 1. 数据处理：首先，对所有指标针对不同的对象构建时间序列的累加生成序列。累加生成序列能够捕捉到原始序列随时间的变化趋势，特别是对于非线性和动态性的数据，这种处理方式有助于揭示隐藏的模式。 2. 指标分析：接着，通过计算每个指标所有对象的平均生成速率，形成指标的平均生成速率序列。这个过程整合了偏离（反映数据偏离平均值的程度）、差离（衡量序列间的相对差异）和分离（衡量数据的孤立程度）的多重差异信息，从而提供更全面的指标关联度评估。 3. 模型构建：基于上述分析，构建了面板数据下的Mean-AGRA灰色指标关联聚类算法。这个算法旨在利用平均生成速率序列中的信息进行有效的聚类，确保各组内的相似性同时最大化组间差异。 4. 应用验证：作者将新提出的模型应用到了中国区域生态环境评价指标的降维问题上。通过实际分析，结果显示该模型在处理面板数据集时具有良好的实用性和有效性，能够在众多指标中准确地识别出相似的区域或地区，这对于环境政策制定和区域发展策略具有重要的参考价值。 5. 关键词总结：本文的关键点集中在“灰色关联聚类”、“灰色关联分析”、“面板数据”和“AGRA模型”上，这些都是研究的核心概念和技术手段。此外，“N94”表明了研究属于社会科学中的经济学与管理学领域，而“A”则表示文献质量高，值得深入研究。 这篇文章提供了创新的方法来处理面板数据的聚类问题，特别强调了灰色关联分析在捕捉复杂动态关系方面的优势，为实际应用中的数据挖掘和决策支持提供了有力工具。