聚类分析是一种新兴的多元统计方法,是当代分类学与多元分析的结合。聚类分析是将分类对象置于一个多维空问中,按照它们空间关系的亲疏程度进行分类。通俗地讲,聚类分析就是根据事物彼此不同的属性进行辨认,将具有相似属性的事物聚为一类,使得同一类的事物具有高度的相似性。事实上,对事物进行分类的方式很多,比如分组。但聚类与分组所不同的是,分组仅考虑事物的某一种特点进行分类,而聚类则可以通过定义距离的方式同时考虑多种属性,并进行合理划分。
在实际研究中,既可以对样本个体进行聚类,也可以对研究变量进行聚类。对样本个体进行聚类通常称为Q型聚类,对研究变量进行聚类通常称为R型聚类。在市场研究中,Q型聚类常用于市场细分研究,寻找不同目标市场及其构成者特征；R型聚类可用于确定产品各属性的同质性。 通过R型聚类分析,可以根据多个参数对存在台风灾害的不同地区的相似程度进行划分,按照各地区的损失额及损失率进行聚类分析。这里的损失额是指绝对损失；损失率是选用当年当地GDP为基数求得的损失比例,其中,损失均为调整后损失。
这里选取损失额和损失率进行聚类是考虑到以下两个原因：第一,损失额和损失率均为台风造成损失的度量。第二,损失额只考虑了绝对损失,或者是相对于全国水平的损失,但是实际上各省的经济状况不同。比如某些地区可能遭受自然灾害较少,但是其本身经济也并不发达,那么这个所谓“较少”的损失可能实际上给这一地区造成很大的损害。这种损失的相对值即损失率,也是保险公司考虑费率的一个重要因素,它与对台风造成绝对损失额的分析相比同等重要甚至更加重要,因此文中把损失额和损失率结合起来进行分析。
在实际操作中,损失额变量选取各地区年均调整后损失额,损失率变量选取各地区年均调整后损失率,并加人台风登陆频数进行聚类。