地级市距离矩阵

空间计量经济学经常使用的地级市距离矩阵对研究地区经济联系及影响具有重要意义。

地级市金融数据的时间序列整理，挺实用的一个资源。里面收了2000-2022年全国 300 个城市的贷款、存款，还有 GDP。嗯，原始数据有缺，但了填补版，直接拿来做建模或者做图都顺。金融发展水平的指标计算方式也一目了然，适合跑回归或者用在面板模型里。 数据字段清晰，比如行政区划代码、年末存款余额这种，拿来对接别的地理信息也不难。文件里也有1990前的数据，只是缺得比较多，建议你聚焦在 2000 年之后。响应也快，起来省事不少。 哦对了，还有一堆相关文章链接，像Python 金融指南那篇还挺实用的，适合初学者上手，也能补补金融建模的基础。 如果你正好在做城市金融发展相关的，或者在训练空间计量模型

2011-2021年期间，各地级市环境政策涵盖了低碳政策、智慧城市和宽带中国政策的试点数据，提供了excel和dta格式的详细整理。

涵盖333个地级行政单位名称及所属省份信息，以JSON格式呈现，便于NoSQL数据库直接导入或转换为SQL数据库结构，助力数据库构建与应用开发。

010：北京市，020：广州市，021：上海市，022：天津市，023：重庆市。

此数据库收集自网络，包含全国各地级市的详细数据，适用于导入到MySQL数据库中，使用方便。

在距离矩阵matlab代码的应用实例中，我们可以看到如何有效利用该技术来解决实际问题。

介绍了如何使用指数p计算两个矩阵列之间的Minkowski距离。考虑到矩阵可能在行和列维度上具有不同大小，函数提供了示例和用户指南。

我们利用Matlab构建了一个距离矩阵，用于观察不同类别之间的距离变化，这有助于确保对未知数据的正确分类。

执行kmedioids聚类，仅需距离矩阵D和聚类数k。通过最小化成本函数sum(D(inds==i,inds==i),2)，对每个i=1:k，找到最优的集群分配'inds'。该过程以高效的矢量化方式完成集群分配和集群中心的计算，其中集群分配的时间复杂度为O(nk)，集群中心的时间复杂度为O(k*(最大集群大小)^2)。