摘  要： 为了研究全国各地区医疗发展状况，本文以31个地区为主要研究对象，选取了医疗卫生机构数、三级医院数、卫生人员数、医疗卫生机构床位数、卫生总费用等10个指标，数据均来自2019中国卫生健康统计年鉴，基于主成分分析（PCA）和聚类分析，运用SPSS软件对评价指标进行标准化，降维和去相关，同时对多元数据进行合理的分类，最后对各地区的医疗建设和发展水平进行评价。

关键词： 医疗水平;SPSS软件;主成分分析;聚类分析

中图分类号： TP391.41    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.06.050

本文著录格式：李季. 基于主成分分析和聚类分析的各地区医疗水平状况研究[J]. 软件，2020，41（06）：242246

【Abstract】： In order to study the situation of medical development in various regions of the country， this paper takes 31 regions as the main research objects， and selects 10 indicators such as the number of medical and health institutions， the number of tertiary hospitals， the number of health personnel， the number of beds in medical and health institutions， and the total health expenditure. The data is extracted from the 2019 China Health Statistics Yearbook. Based on principal component analysis （PCA） and cluster analysis， SPSS software is used to standardize the evaluation indicators， reduce the dimensions and decorrelate. At the same time， the multivariate data is reasonably classified. Finally， evaluation of the level of medical construction and development in different regions in China is carried out.

【Key words】： Medical level; SPSS software; Principal component analysis; Cluster analysis

0  引言

醫疗卫生事业关系到人民群众的身体健康和生老病死，与人民群众切身利益密切相关，是社会高度关注的热点。人民群众往往通过医疗卫生服务看经济发展成果，看政府管理能力，看党风政风建设，看社会和谐公平。大力发展我国医疗卫生事业，保障公共卫生安全，适应广大人民群众日益增长的医疗卫生需求，提高全民族健康水平，是各地区的重大任务，也是彰显一个地区发展能力的要素。本文运用主成分分析和聚类分析的方法进行多元统计分析，根据结果对全国各区域医疗水平状况作出分析与评价。

1  主成分分析和聚类分析的基本思想

通过使用主成分分析（PCA）[1-2]的降维方法，可以保证原始数据信息不被抛弃的前提下将原始多元指标重组为几个不相关的综合指标，从而简化了复杂的问题。常用的数学处理方法是将原始的 个指标线性组合为新的综合指标，但是如果这种线性组合不受限制，则可以提出许多新的综合指标。……