Spectral Clustering of Economic Data

Bu tez çalışmasında, veri madenciliği spektral kümeleme ve k_mean'taki en önemli algoritmalardan ikisi uygulanmış ve araştırmanın istatistiksel olarak nerede yapıldığı ve veri ambarı AEA (European Economic Association) 'dan yapılan çalışmalar arasındaki varyansları otuz bir ülkede bulmaya çalışılmıştır Avrupa Birliği'nde 2008'den 2013'e kadar olan yedi yılda ilk kez yapılan çalışma, İnsanları yoksulluk ya da sosyal dışlanma riski altında sınıflandırırken ikincisi, eğitim seviyesine göre üçüncül bir nüfus ve sonuncusu ise iş başına ortalama ve medyan gelir Hanehalkı yoğunluğu. İlk aşamada algoritmayı uygulamak için verilerin kalibre edilmesi ve biçimi de yapılmıştır, aynı zamanda bazı ayarlamalar yapmıştır ve istatistiklerin kanunlarına göre kayıp değerlerin bir kısmını tahmin etmektir, İkinci aşamada, algoritma programı, matlap dil ​​sürümü no14 yazdı, daha sonra 3D olarak temsil edilen sonuçlar Son olarak, analiz edilen tüm sonuçlar, bu nedenle faydalar ve avantajlar, Üç faktör arasındaki ilişkiyi bulun ve bu üç faktör arasında bir etkinin hangisinin diğer üç kümede otuz bir ülkeyi çalışma yılına göre kümeleşmesini sağlayın. İnsanın yaşama ve yaşam oranının yüksek olduğu zengin ülkelerde, yoksulluk riskinin yüzdesi azalır ve bu ülkelerdeki insanlara Konfor ve istikrar ömrü sağladığı için, yüksek öğrenim başarısı oranının arttığına dikkat çekilirken, yoksulluk riskinde olan insanların sayısını artırdığımızı ve eğitime katılım oranını düşürdüğünü dikkate alarak, bu insanlar gerçekle daha yakından ilgilenecek ve geleceğe yönelik saplantılara ve korkulara yaklaşmaya çalıştıklarından, kendilerini As a Sonuç olarak, iş piyasasını erken yaşlarda bir iş fırsatı bulmak için katılmak üzere açmak.