上海旭薇物联网科技有限公司 上海 201802
摘要：智慧社区的建设对于智慧城市建设，注定是至关重要的内容。在实际的问题研究中，由于指标数目过多，指标与指标之间往往存在一定的相关性，这样就会严重增加分析问题的复杂性。而主成分聚类分析法，一方面可以浓缩多指标的信息，也可以简化指标的结构，过程将会变的简单直观。对于智慧社区的评价指标体系，使用主成分聚类分析法，对评价体系的多指标进行标准化，降维和去相关性处理，得到少数几个的综合变量，然后结合聚类分析，通过主成分分析得到的因子载荷矩阵，对多指标进行很好的分类处理，综合的评价智慧社区的优劣程度。本文将主成分分析法和聚类分析法相结合来评价智慧社区，充分利用各自的优势和特点，有利于改进综合评价智慧社区的指标体系。
关键词：主成分分析；聚类分析；评价指标；智慧社区
Study on Comprehensive Appraisal Index System of Smart Community
Abstract：Smart community construction，for the Smart city construction，is bound to be crucial content. In practical research，because of the excessive number of indicators，there is always a certain correlation between indicators and indicators，which will seriously increase the complexity of the analysis problem. On the one hand，the principal component clustering method can condense the information of multiple indexes，and can also simplify the structure of indexes，and the process will become simple and intuitive. For the Smart community evaluation index system，using principal component analysis and cluster analysis method，multi index evaluation system of standardization，dimensionality reduction and decorrelation processing，get a few variables，and then combined with clustering analysis by principal component analysis and factor loading matrix，classify the good of multi index，comprehensive the evaluation of the Smart community to the extent. In this paper，principal component analysis and cluster analysis are combined to evaluate the intelligent community，and make full use of their respective advantages and characteristics，which is conducive to improve the comprehensive evaluation of the index system of Smart community.
Key Words：principal component analysis；cluster analysis；Appraisal Index；Smart Community
引言
随着社会管理创新的新形式，社区智慧作为一种新的模式和思想出现在社区管理中，也在智慧的城市概念诞生。智慧社区是指充分利用物联网、云计算、移动互联网和其他新管理模式的新一代信息技术社区，为居民提供一个安全、舒适、方便的居住环境，致力于信息技术、智能社区管理和服务。2014八部委联合发布《关于印发促进智慧城市健康发展的指导意见的通知》，指出城市管理的一体化建设的目标和社会保护智慧城市建设，改善民生服务水平相对创新社会管理是至关重要的。从社区治理、服务体系和建设模式的角度，从社区智慧的角度出发，从社区治理、服务体系和建设模式两个方面进行了研究[1-2]。智能社区的概念是使用社区网络、互联网、云计算、数据存储、搬到新一代的信息技术，如互联网，社区居民通过无处不在的传感器实现社区，最大化的使用信息资源共享知识发现的数字服务模式实现社区居民生活元素，网络化，智能化，互动和协作。为了准确把握社区的智慧，本文采用主成分聚类分析法，对社区评价指标体系的智慧进行了简化和重构[3-4]。将聚类指数划分为若干类指标，不相关，最终生成综合主成分评价指标函数，并给出定量计算结果。该方法可用于计算和比较不同领域的智能社区建设的优缺点。
1.智慧社区评价指标体系
为了指导智慧社区的规划、建设和运作，研究智慧社区建设效果，使用方向和定量评估，2013年由内政部办公厅发布的《智慧社区建设指南（试行）》，在智慧评估指标体系中。智能社区指数系统涉及安全系统、基础设施和建设环境、社区治理和公共服务、社区管理、方便服务和六大领域，包括6个一级指标、23个二级指标、87个三级指标。通过借鉴《智慧社区建设指南》并结合上海市智慧社区建设现状，构建了新的次级评价指标体系[5]。
采用主成分聚类分析方法，对智能社区进行了综合评价，并首先进行了适用性分析，以检验所构建的指标体系是否满足主成分分析的假设条件。现在以以下几点来阐述主成分聚类分析方法对于智慧社区评价指标体系评价的可行性。
1）根据新构建的智慧社区评价指标体系，假设有m个评价指标，我们以此考察n个地区的智慧社区的建设情况。如表1，我们将各个因素评价指标的满意程度分为七个等级。
收集若干名智慧社区相关方面的专家对n个地区智慧社区m个指标建设情况的评价。得到原始评价数据的矩阵。与主成分聚类分析模型中的原始数据矩阵相匹配。原始数据矩阵中的评价指标数据均为定性指标，均为正指标。然后我们标准化了数据矩阵，得到标准化的评价矩阵。
2）作为一种系统的、综合评价指标体系，各指标之间存在一定的关系，即列向量之间的关联的原始数据矩阵不完全为零，适用于主成分分析方法的使用。
3）主成分因子载荷矩阵的聚类分析U变化对评价对象的数量，增加智慧社区的综合评估，样本大小，广泛收集国内外先进样本数据的社区的建设，可以有效地提高一定的置信水平，提高区域智慧社区评价体系的质量。
上面几个点的论述，完全可以认为主成分聚类分析方法适用于智慧社区的综合评价。
2.智慧社区评价体系应用案例
2.1原始数据
新构建的评价指标体系，我们完全可以认为适合智慧社区的评价，我们通过收集10位智慧社区相关专家对华中地区5个地区的智慧社区建设情况的意见评价，坚持中立和公正的原则，综合平均专家们的评价得分，收集到5个地区23个指标的平均得分数据矩阵。
结合上表的分层评价体系，社区1和社区5的技术性和智能性指标水平都相对较高，其实这也侧面证明以往论文中阐述的，在智慧社区的建设中，基础的设施和智能设备的完善，对于 智慧社区的决定性作用相对还是高的。
3.结束语
本文主要根据《智慧社区指南》和上海市智慧社区发展现状，制定新的评价体系指标，借助主成分分析，综合评价了智慧社区的建设水平，避免了主观存在对权重值对影响，根据指标存在对内在相关性，对一个地方的智慧社区的建设情况，量化的综合主成分分析其指标值。通过分析主成分因子载荷矩阵，聚类分析出新指标体系内在的分层分类，从而得到四层更好层级对评价指标。运用主成分聚类分析方法，简化了评价指标，降低了评价分析的复杂性，综合考量了智慧社区总体的建设状态，从而有利于智慧社区的后续改进。
参考文献：
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[2]刘思，路旭，李古月. 沈阳市智慧社区发展评价与智慧管理策略[J]. 规划师，2017，33（5）.
[3]程灏，于蕾. 青岛市智慧社区评价研究[J]. 中国管理信息化，2017（1）：207-210.
[4]中国城市科学研究会数字城市工程研究中心. 《智慧社区建设指南》引导社区建设智慧转型[J]. 建设科技，2015（5）：34-35.
[5]门茂琛，任天平，方舒燕. 小区智能化综合评价指标体系探讨[J]. 郑州大学学报（工学版），2005，26（3）：46-50.
论文作者:黄诗盛
论文发表刊物:《防护工程》2017年第16期
论文发表时间:2017/10/23
标签：智慧论文; 社区论文; 指标体系论文; 评价论文; 成分论文; 指标论文; 矩阵论文; 《防护工程》2017年第16期论文;