聚类分析论文【精选4篇】

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聚类分析论文【第一篇】

关键词教育技术学；学位论文；共词分析；聚类分析

中图分类号G420 文献标识码B 论文编号1009―8097(2009)11―0060―03

一 数据来源

《CNKI中国优秀硕士学位论文全文数据库》是目前国内相关资源最完备、高质量、连续动态更新的中国硕士学位论文全文数据库。

本文选择中国知网的《CNKI中国优秀硕士学位论文全文数据库》的免费题录数据库，于2009年5月6日，以“学科专业名称”作为检索途径，输入“教育技术学”作为检索词，学位年度从2004年到2008年，共检索到2078篇学位论文。

对检索结果用Excel、文本合并工具、ROST TFIDF(网页及文本特征词提取工具)进行数据统计，共得到3853个关键词。反复地进行人工校对，去除了对反应主题没有积极意义的整合、对策、现状、过程、影响、发展、启示等，最后确定了3620个关键词。选择词频数大于20的高频关键词共得到31个，如表1所示。

二 数据分析

1 构造共词矩阵

对31个关键词两两配对，统计他们在2074条文献中共同出现的频次，形成31×31的矩阵，如表2所示。

2 构造相异矩阵

为了消除频次悬殊造成的影响，用Ochiia系数将共词矩阵转化成相关矩阵，即将共词矩阵中的每个数字都除以与之相关的两个词总频次开方的乘积，其计算公式为[1]:

对角线上的数据是某关键词自身的相关程度，经上式计算均为1。为方便处理数据，用“1”与全部矩阵相减，得到表示两词间相异程度的相异矩阵[2],如表3所示。

3 利用SPSS进行聚类分析

将表3所示相异矩阵导入SPSS进行层次聚类分析，选择“组间平均链锁(Between group link age)”,即个体与小类中每个个体距离的平均值[3]。此种方法利用了个体与小类的所有距离的信息，克服了极端值造成的影响[4]。得到的凝聚状态表，如表4所示。

表4中，第一列表示聚类分析的第几步；第二、三类表示本步聚类中哪两个样本或小类聚成一列；第四列是个体距离或小类距离；第五、六列表示本步聚类中参与聚类的是个体还是小类，0表示样本，非零表示由第几步聚类生成的小类参与本步聚类；第七列表示本步聚类的结果将在以下第几步中用到[5]。例如，第一步中，1号关键词(信息技术)与29号关键词(课程整合)聚成一类，它们的个体距离是,这个小类将在第18步中用到。同理可得其它聚类。这个聚类可以从图1所示树状图中展现出来。

树状图以躺倒树的形式展示了聚类分析中的每一次类的合并情况。SPSS自动将各类间的距离映射到0―25之间，并将凝聚过程近似地表现在图上。1号关键词(信息技术)与29号关键词(课程整合)距离最近，首先合成一类。其次是5号关键词(教学模式)和10号关键词(建构主义),以此类推。可见聚类过程与表4所示的凝聚状态图是一致的。

三 结论

结合高频关键词的共词矩阵和上述聚类过程，我国教育技术学硕士学位论文的研究热点可以概括为以下几类：

(1)信息技术与课程整合，包括关键词1、21、29、30。主要是围绕新课程改革目标，在课程学习活动中使用信息技术，以便更好地完成课程目标、培养创新精神和锻炼的实践能力，在研究过程中主要关注课程教学过程中把信息技术、信息资源、信息方法、人力资源和课程内容有机结合，共同完成教学任务。

(2)建构主义情境下的教学模式。包括关键词5、10。建构主义是当代学习理论的革命，是信息化教学模式建构的关键理论基础。其中建构主义学习流派、理念、基本要素、教学隐喻等成为广大硕士生研究的热点。但在发展建构主义的前提下也出现了很多对建构主义的反思。

(3)教师教育技能培训、教师教育信息化。包括关键词4、23、19、8。FD(教师教育教学能力开发)是既免费师范生教育及教育信息化背景下备受硕士研究生关注的热点。涉及的内容有利用技术改善教师技能，培训教师，优化教育资源，提高教师信息素养等，这对提高全国教师技能水平具有深远意义。

(4)现代远程教育。包括关键词9、15。网络环境下的远程教育各加体现开放大学的开放性，确保学习型社会的终身教育的发展与普及。主要包括远程教育的理论研究、远程教育的国内外对比研究、远程教育学习支持服务研究、远程教育学科建设研究、远程教育质量保证研究等。

(5)基于网络环境的研究性学习。包括关键词14、17。关于网络学习的研究，构建自适应学习系统、智能授导系统、教育语义网等网络个性化学习是关注热点。特别是基于统一本体的语义网技术在自适应学习中的研究应用还在探索中，是教育技术以后关注的重大热点。

(6)基于行动研究的知识管理的教学设计。包括关键词2、26、12、27。信息时代科学技术革命的飞速发展，知识更新速率以几何级数的形式增长，出现了“知识爆炸”现象。可见知识管理在信息时代的重要性。知识管理已是教育技术关注的热点，在进行研究过程中包括学习管理系统(LMS)、个人学习环境(PLE)、个人知识管理(PKM)等的研究。

(7)在学习环境中形成学习共同体。包括关键词18、31、7、11。网络环境下自主学习、协作学习更加便捷，促使了具有相同爱好学习者形成了学习共同体，构建更加复杂、多元化的学习环境。为教师专业发展为目的的网络学习共同体也应运而生。在研究过程中主要是围绕网络共同体的成员、工具、主题、资源、活动等必备要素以及网络共同体的应用策略和实践效果等。

(8)网络教育。包括关键词3、13、16、22。网络课程是网络教育的基本形式，网络课程的教学设计，网络课程的界面效果，学习路径等都是网络教育涉及的内容。网络教育与远程教育是不可分割的，但网络教育又不局限于远程教育而主要是依托网络进行的教育。为了实现网络资源的更优质共享，降低相同资源的重复开发，关于网络教育的标准研究在研究生硕士论文中很普遍。

(9)在教学策略中使用虚拟现实技术。包括关键词20、28、24。虚拟现实技术主要是结合游戏的娱乐性进行网络教育游戏的设计与开发，基于游戏的激励机制、娱教等进行教学设计。

共词聚类分析不同于普通的文献计量方法，它是能定量反应出词与词之间的亲疏关系，进而反应这些词所代表的主题内容的结构[6]。

通过高频关键词反映教育技术学硕士学位论文的研究热点，并且通过共词聚类分析反映这些热点内容的结构关系。但是由于所选关键词的多少造成的聚类结果有所不同，因此不排除有些出现频次较低的关键词可能成为未来的研究热点[7]。与此同时，尽管《CNKI中国优秀硕士学位论文全文数据库》具有很高的权威性，但收入具有一定得滞后性和片面性以及检索的不可重复性，可能存在数据的漏检或误检。因此，我们的数据统计分析难免会出现差错和缺漏。但我们的目的是通过对我国教育技术学硕士学位论文的热点分析，进一步了解我国教育技术学研究生的研究方向，并且将文献计量学的共词研究方法移植到教育技术学领域，丰富了教育技术学的研究方法，这将是非常有意义的一件事情。

参考文献

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[2]郑华川，于晓欧，辛颜。利用共词聚类分析探讨抗原CD44研究现状[J].中华医学图书情报杂志，2002,(2):1-3.

[4]薛薇。SPSS统计分析方法及应用[M].北京：电子工业出版社，2005:310-313.

[7]侯跃芳，崔雷。医学信息存储与检索研究热点的共词聚类分析[J].中华医学图书馆情报杂志，2004,(1):1-4.

聚类分析论文【第二篇】

关键词：成人教育学；硕士学位论文；研究热点；共词

作者简介：康红芹（1984-），女，河北邢台人，天津大学教育学院博士生，研究方向为职业技术教育基本理论、成人教育基本理论。

中图分类号：G720 文献标识码：A 文章编号：1001-7518（2012）06-0038-04

面对着新技术的不断涌现和社会需求的发展变化，成人教育学学科获得了较大发展。近些年来，成人教育研究现状如何？哪些问题所受关注度较高？本文采用词频分析法、共词分析法和多维尺度分析法对2002-2011年我国成人教育学硕士学位论文的关键词进行分析，旨在直观地了解近年来我国成人教育的研究热点与发展动态。

一、研究对象与方法

（一）研究对象

本文以CNKI数字图书馆的“中国优秀硕士学位论文全文数据库”为数据来源库，以“学科专业名称”为检索途径，以“成人教育学”为检索词，选取2002-2011学位年度，得到465篇硕士学位论文（搜索时间为2012年1月21日），以这些硕士学位论文的关键词为研究对象。

（二）研究方法

词频分析法是指利用计算机技术对学科文献的相关信息，如关键词等，进行词频统计，然后通过考察词频数量的变化来观察一个学科（领域）发展情况的一种文献计量学方法[1]。通过某一学科相关文献的关键词的频次分布与特征，能够显示该学科的总体内容特征、研究内容之间的内在联系、学术研究的发展脉络与发展方向、学术研究的重点与热点等[2]。本文通过统计成人教育学硕士学位论文关键词的频次，以了解该学科硕士学位论文的研究热点。

共词聚类分析法是以共词出现的频率为分析对象，利用聚类的统计学方法，把众多分析对象之间错综复杂的共词网状关系简化为数目相对较少的若干类群之间的关系并直观地表示出来的聚类的过程[3]。共词聚类分析法能够定量地反映出词与词之间的亲疏关系，进而反映这些词所代表的主题内容的结构[4]。本文运用共词聚类分析法生成共词聚类树状图来分析成人教育学硕士学位论文的主流研究领域的结构及其关系。

多维尺度分析法属于多元统计分析方法的一种，“用于反映多个研究事物间的相似性（不相似性）程度，通过适当的降维方法，将这种相似（不相似）程度在低维度空间中用点与点之间的距离表示出来。”[5]若点与点的距离较近，表明事物间的相似性程度较高；反之，说明事物间的相似性程度较低[6]。本文利用多维尺度分析法生成共词知识图谱，以此来判断成人教育学硕士学位论文研究热点所处的位置。

二、研究结果与分析

（一）确定高频关键词

首先，提取465篇硕士学位论文的所有关键词，将其存入一个文本文件中。其次，利用《书目共现分析系统》（Bibliographic Item Co-Occurrence Matrix Builder，BICOMB）对存有关键词的文本文件进行提取和统计，初步获得近十年成人教育学硕士学位论文关键词的词频分布情况。再次，为了保证统计数据的合理性和精确度，需要合并相同意思的关键词。如，将“策略”、“对策”、“策略研究”及“对策研究”合并为“策略”；将“个案研究”与“个案”合并为“个案研究”等。此外，去掉“研究”这一无实义词汇。之后，再次利用BICOMB工具对规范后的关键词进行统计，得到由高到低的关键词频次排序情况。最后，根据关键词频次的实际分布情况，本文将关键词频次≥7，累积比率达到%（保留三位小数，下同）的前28个关键词作为高频关键词（见表1）。这28个高频关键词代表了近十年成人教育学硕士学位论文的研究热点。

（二）构建矩阵

首先，构建词篇矩阵和共现矩阵。尽管以上28个高频关键词代表了近十年成人教育学硕士学位论文的研究热点，但无法看出这些高频关键词之间的关系，为此需要对这些关键词做进一步的处理，即利用BICOMB工具构建词篇矩阵（见表2）和共现矩阵（见表3）。在表2中，第1列是28个高频关键词，第1行是237篇来源文献。词篇矩阵所要呈现的是28个高频关键词在237篇来源文献中出现的情况，“1”表示对应的关键词在相应的来源文献中出现过，“0”表示对应的关键词在相应的来源文献中没有出现过。表3是两两统计33个高频关键词在同1篇论文中出现的频次后，形成的一个33×33的共词矩阵，两个关键词在多篇论文中同时出现的频次的高低与二者之间的密切程度呈正比关系。从表3可以看出，共现矩阵表是一个对称矩阵，对角线上的数据为各个高频关键词出现的总频次，每一列的某个关键词与每一行的某个关键词相交叉所指的数据为这两个关键词同时出现的频次，如关键词“策略”共出现了55次，“策略”和“成人教育”这两个关键词同时出现2次，也可以理解为在2篇论文中同时出现。

然后，构建相似矩阵和相异矩阵。因为以上矩阵中的关键词频次是绝对值，难以反映关键词之间的真正依赖程度。所以，为了真正反映关键词之间的紧密联系程度，需要进行深入的处理[7]。首先，利用将词篇矩阵生成相似矩阵，如表4所示。在相似矩阵中，数据的大小表明相应的两个关键词之间距离的远近。数据越大，说明关键词之间的距离越近，相似度越大；数据越小，说明关键词之间的距离越远，相似度越差。相似矩阵对角线上的数据均为1，表明高频关键词自身的相关程度为完全相关。由于相似矩阵中的0值过多，统计时易产生较大误差，为了降低这种误差，用1与全部相似矩阵上的数据相减，得到表示关键词之间相异程度的相异矩阵（见表5）。在相异矩阵中，数据越大，说明关键词之间的距离越远，相似度越差；反之，则说明关键词之间的距离越近，相似度越大[8]。相似矩阵对角线上的数据均为0，表明高频关键词自身的相关程度为完全相异。

（三）进行聚类分析

聚类分析的基本原理是将具有相似性的研究个体进行归类，以展现主题内容的结构。本文使用对表2的词篇矩阵进行聚类分析。通过“分析”――“分类”――“系统聚类”，将第1列（所有高频关键词）设置为“标注个案”，将其余各列（所有来源文献）设置成“变量”，在“绘制”中选择“树状图”，在“方法”中选择“组间联接”聚类方法和“Ochiai”二分类系数[9]。然后，获得28个高频关键词的共现聚类分析树状图（见图1）。在图1中，纵轴的数字代表与之相应的高频关键词的序号，横轴的数字代表关键词之间的距离，若两个关键词在越短的距离内聚集在一起，说明二者的相关度较高，它们之间的关系越紧密。比如，21（专业化）和28（发展）在最短的距离内聚集在一起，说明它们之间的相关度很高，关系非常密切。

整体来看高频关键词的聚类分析树状图，可将成人教育学硕士学位论文的研究热点分为以下几部分：（1）农村成人教育与专业化发展研究，包括关键词12（农村成人教育）、21（专业化）和28（发展），主要涉及农村成人教育的发展与成人教育管理者、教育者的专业化发展；（2）现状、问题和策略研究，包括关键词9（现状）、5（问题）和1（策略），具体内容涉及成人教育的各个方面，既包括理论问题和实践问题，又包括基础问题、关键问题和前沿问题；（3）社区教育相关研究，包括关键词4（社区教育）、16（社区）、17（开发）和3（成人）；（4）成人高等教育和成人教育学相关研究，包括关键词7（成人高等教育）、20（构建）和22（成人教育学）；（5）美国成人教育相关研究，包括关键词13（启示）、23（美国）和2（成人教育）；（6）中小学教师继续教育问题和终身教育研究，包括关键词14（继续教育）、18（中小学教师）和8（终身教育）；（7）成人学习和成人教学研究，包括关键词11（成人学习）和25（成人教学）；（8）以教师教育为核心的研究，包括关键词10（教师专业发展）、26（教师培训）、6（教师）、19（个案研究）和15（培训）；（9）成人高校研究，包括关键词27（成人高校）；（10）成人素质开发研究，包括关键词24（素质开发）。

（四）进行多维尺度分析

多维尺度分析的基本原理为，利用低维度空间中点与点之间距离的远近来表示研究个体间的相似性程度。本文使用对表5的相异矩阵进行多维尺度分析。通过“分析”――“度量”――“多维尺度（ALSCAL）”，将第1列之外的其余各列设置成“变量”，选取“正对称”图形来描述高频关键词的数据结构，在“模型”中选择“序数”、“矩阵”、“Euclidean距离”，在“选项”中选择“组图”[10]。最后，生成28个高频关键词的知识图谱。经观察发现，知识图谱中点与点的聚集情况与聚类分析树状图中研究领域的分类基本一致。依据关键词的聚类过程和它们之间的密切程度，将成人教育学硕士学位论文高频关键词的共词知识图谱分为10个研究领域，如图2所示。进一步观察发现，一些研究领域在知识图谱上的跨度比较大，比如包括关键词“农村成人教育”、“专业化”和“发展”这一研究领域，这种现象说明有些研究领域的内部聚合程度较低，从另一方面也可以认为一些关键词之间的关系相对而言比较独立些[6]。

三、结语

通过以上对近十年我国成人教育学硕士学位论文研究热点的分析，可以得出如下认识：

1.通过词频分析，得出近十年我国成人教育学硕士学位论文的28个高频关键词。其中，策略、成人教育、成人、社区教育、问题、教师、成人高等教育、终身教育等相关研究备受重视，成为研究热点中的焦点。

2.通过聚类分析，发现近十年我国成人教育学硕士学位论文的研究热点主要集中在十个领域，包括：农村成人教育与专业化发展研究；现状、问题和策略研究；社区教育相关研究；成人高等教育和成人教育学相关研究；美国成人教育相关研究；中小学教师继续教育问题和终身教育研究；成人学习和成人教学研究；以教师教育为核心的研究；成人高校研究；成人素质开发研究。

3.基于聚类分析，又通过多维尺度分析生成共词知识图谱，以更加直观、形象的方式来呈现近十年我国成人教育学硕士学位论文的十个热点研究领域。同时还发现，有些热点研究领域的内部聚合程度较低。

本文运用现代统计技术，以可视化的方式描绘近十年成人教育学硕士学位论文的研究热点及其结构关系，为开展成人教育研究提供了一种新的思路和研究方法，这也正是这篇文章最大的创新之处。本研究只是对我国大陆成人教育学硕士学位论文的主流研究领域进行了透析，其实可以进一步扩大研究范围，比如分析国外或港澳台的成人教育学硕博学位论文主流研究领域；分析国内外成人教育期刊论文的主流研究领域等。希望越来越多的成人教育研究者能够运用本文采用的研究方法扩大研究范围，或者使用其他新颖的、适切的研究方法来丰富本学科研究成果，从而促进成人教育健康、持续发展。

参考文献：

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[9]崔雷。书目共现分析系统BICOMB用户操作使用说明书[EB/OL].省略/information/upl_files/201052

聚类分析论文【第三篇】

[摘要]文章以CNKI《中国优秀硕士学位论文全文数据库》中收录的2588篇高等教育学硕士学位论文为数据源，利用BICOMB、Excel2010和软件进行数据提取和共词聚类分析，研究了各高频关键词之间的关系，探索了我国高等教育学硕士学位论文的研究热点，并在此基础上进行了一系列深度思考和趋势预测。

聚类分析论文【第四篇】

1．1环境友好型社会概念目前学术界对于环境友好型社会的定义尚未统一，论文根据简新华的研究，认为环境友好型社会是指人们在生产和生活的各种活动中尽量减少废物排放，有效防止环境污染，不断保护和优化自然生态环境的社会，也就是人与环境和谐的社会，及人类保护改善优化环境、环境能够支撑人类社会经济可持续发展的社会。

1．2评价指标体系在借鉴简新华的综合评价指标体系基础上，并遵循评价指标体系构建的科学性、客观性、可比性、层次性和可操作性等五个原则和参考以往学者对相关具体指标的选择，文中从影响区域环境影响总量、环境影响发展和环境保护潜力等3方面，构建了环境友好型社会综合评价指标体系。

1．3数据来源与处理文中的数据资料，来自于2011年《中国统计年鉴》、2011年《中国城市统计年鉴》、2011年《中国城市竞争力年鉴》、2011年《中国城市能源统计年鉴》等，部分数据是整理计算后得出的结果。

1．4评价方法文中首先采用因子分析法，对我国31省级行政区域的环境友好型社会水平进行综合评价。因子分析在SPSS17．0软件环境下进行。其次，在因子分析的结果基础上，对各省市区域的环境友好型社会发展状况进行聚类分析。采用HierarchicalCluster的聚类方法，运用离差平方和法(Ward＇smethod)计算类与类之间距离，选择欧式距离的平方(SquaredEuclideanDistance)进行聚类，最终得出聚类分析结果，并用Arc-GIS9．2软件呈现空间差异。

2结果与分析

2．1因子分析通过对评价对象的3个二级指标下的23个三级指标进行环境友好型社会程度综合评价。

2．2聚类分析与空间分异在因子分析基础上，进行样本聚类分析，并利用ArcGIS9．2软件显示量化分类结果的空间分异特征。聚类方法选择Ward法，距离测试采用欧氏距离平方法，利用SPSS的系统聚类法进行聚类分析。根据聚类结果，可以将31个省市区域划分为3－8类如果划分太少的类别(如分为3类或4类)，则无法考察类别之间的具体差异，如果选择较细的类别划分(如分为7类或8类)，则某一类别中含有的省份过少，更多地表达了特殊性。为了体现类型之间的差异性，又保证不同类型包含省份的均匀性，本课题将31个省份分为5类，并用ArcGIS9．2软件分析得出空间差异

3讨论

(1)为了解决环境友好型评价指标体系缺乏针对性的问题，文中在环境友好型社会概念基础上，从环境影响总量、环境影响发展和环境保护潜力等三个方面，提出了由23个既相互联系又相互独立并能进行量化的指标构成的环境友好型社会综合测度指标体系。通过采用2011年度中国统计年鉴和各行业和能源产业统计年鉴数据基础上，对中国31个省级行政区的环境友好型社会发展状况进行了综合评价和聚类分析，研究结果与当前中国环境生态质量的现状有较好的一致性，这也说明了该指标体系具有一定科学性和完备性。

(2)尽管文中的研究为我们客观评价环境友好型社会提供了一种思路并具有一定的可操作性，但在选择环境影响总量、环境影响发展和环境潜力等具体指标时，大多是建立在数据的可获得性和以往的研究文献基础上，仍存在一定的主观性。并且所选用的统计分析方法也可以是多种多样的，也不仅仅是文中所提到的主成分因子分析法，还可以是诸如物元法、模糊评价法、神经网络法和层次分析法等，不同的分析方法势必会有不同的优点和不足之处，这需要后续学者做进一步探索。另外，从评价对象上看，文中选用的是省级空间分布尺度，这种尺度分类仍较为粗略，未来的研究可以进一步深化，比如县域等。

(3)从研究结果看，中国31个省级行政区的环境友好型社会发展状况可以划分为五类；在空间分布上，环境友好型社会程度相对较高的省份大多位于东部沿海地区和西部国界线附近的不发达地区，而环境友好型社会程度相对较弱的省份大多位于京津唐冀和晋等省份和地区，这一研究结果与张墨宁的调查结果相一致。造成这种现象的原因，或许与中国所处的发展阶段、区域主导产业结构和在很大程度上继续沿用以往粗放型经济发展模式有关，并值得相关政府决策部门的重视。

4结论

研究环境友好型社会综合评价指标体系，并利用该指标体系对中国省级行政区进行实证分析，既是对该指标体系的科学性、合理性、可操作性等的检测，也是对实证区域进一步推进环境友好型社会建设提供重要的决策参考和建议的依据。文中从环境影响总量、环境影响发展和环境保护潜力等三个方面构建环境友好型社会综合评价指标体系，并采用2011年度中国统计年鉴和各行业和能源产业统计年鉴数据基础上，对中国31个省级行政区的环境友好型社会发展状况进行了综合评价和聚类分析。研究结果发现，中国31个省级行政区的环境友好型发展程度可以划分为五大类。从空间分布来看，相对环境友好(即环境高度友好和相对友好)的省份均位于国界线边界的西部经济不发达地区和东部经济比较发达的地区，这些地区要么是经济发展仍处于初步阶段；要么是经济增长正向集约型转变，产业结构正向高级化转变的地区，人们的环保意识比较强，相关法律法规比较健全。而环境相对不友好的省份大多位于京津唐冀和晋等省份和地区，生态环境质量和承载力差，亟需转变经济发展方式。