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SAS聚类输出结果详细说明

SAS软件——VARCLUS过程变量聚类

如果没有为VARCLUS过程提供初始分类情况，VARCLUS过程开始把所有变量看成一个类，然后它重复以下步骤：

（1）首先挑选一个将被分裂的类。通常这个被选中的类的类分量所解释的方差百分比最小（选项PRECENT=）或者同第二主成分有关的特征值为最大（选项MAXETGH=）。

（2）把选中的类分裂成两个类。首先计算前两个主成分，再进行斜交旋转，并把每个变量分配到旋转分量对应的类里，分配的原则是使变量与这个主成分的相关系数为最大。

（3）变量重新归类。通过多次反复重复，变量被重新分配到这些类里，使得由这些类分量所解释的方差为最大。

当每一类满足用户规定的准则时，VARCLUS过程停止。所谓准则，或是每个类分量所解释的方差的百分比，或是每一类的第二特征值达到预设定的标准为止。如果没有准则，则当每个类只有一个特征值大于1时，VARCLUS过程停止。

SAS程序

输入如下程序：

OPTION PS=800;

/* 要求输出的结果中每页包括800行内容，可避免不必要的SAS标题反复出现。*/

PROC VARCLUS DA TA=WORK.XLSSAS;

VAR X1-X12;

RUN;

说明：过程语句中没有任何选择项，默认的聚类方法为主成分聚类法。过程步最终会聚成多少类，将由默认的临界值来决定，即当每个类只有一个特征值大于1时，VARCLUS过程停止。

结果分析：

The SA S System 10:04 Wednesday, November 24, 2010 17

这是用分解法思想进行斜交主成分聚类的第1步，将全部12个变量聚成1类，能解释的方差为2.134427，占总方差的17.79%；

第二特征值为1.5146.，并预告这一类将被分裂。

Oblique Principal Component Cluster Analysis

Observations 1018 PROPORTION 0

Variables 12 MAXEIGEN 1

Clustering algorithm converged.

Cluster summary f or 1 cluster

Cluster Variation Proportion Second

Cluster Members Variation Explained Explained Eigenvalue

------------------------------------------------------------------------

1 1

2 12 2.134427 0.1779 1.5146

Total variation explained = 2.134427 Proportion = 0.1779

Cluster 1 will be split.

Clustering algorithm converged.

第2步将1类分裂成2类，分别含4个和8个变量

Variation Explained 解释方差，即第一特征值；Proportion Explained解释方差占本类总方差的百分比；Second Eigenvalue 类中的第二特征值。

Cluster summary f or 2 clusters

Cluster Variation Proportion Second

Cluster Members Variation Explained Explained Eigenvalue

------------------------------------------------------------------------

1 4 4 1.999789 0.4999 0.8503

2 8 8 1.50050

3 0.1876 1.2034

Total variation explained = 3.500292 Proportion = 0.2917

SAS中的聚类分析方法总结

SAS中的聚类分析方法总结（1）——聚类分析概述说起聚类分析，相信很多人并不陌生。这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析，欢迎各位高手不吝赐教和拍砖。按照正常的思路，我大概会说如下几个问题： 1. 什么是聚类分析？ 2. 聚类分析有什么用？ 3. 聚类分析怎么做？下面我将分聚类分析概述、聚类分析算法及sas实现、案例三部分来系统的回答这些问题。聚类分析概述 1. 聚类分析的定义中国有句俗语叫“物以类聚，人以群分”——剔除这句话的贬义色彩。说白了就是物品根据物品的特征和功用可以分门别类，人和人会根据性格、偏好甚至利益结成不同的群体。分门别类和结成群体之后，同类（同群）之间的物品（人）的特征尽可能相似，不同类（同群）之间的物品（人）的特征尽可能不同。这个过程实际上就是聚类分析。从这个过程我们可以知道如下几点： 1) 聚类分析的对象是物（人），说的理论一点就是样本 2) 聚类分析是根据物或者人的特征来进行聚集的，这里的特征说的理论一点就是变量。当然特征选的不一样，聚类的结果也会不一样； 3) 聚类分析中评判相似的标准非常关键。说的理论一点也就是相似性的度量非常关键； 4) 聚类分析结果的好坏没有统一的评判标准； 2. 聚类分析到底有什么用？ 1) 说的官腔一点就是为了更好的认识事物和事情，比如我们可以把人按照地域划分为南方人和北方人，你会发现这种分法有时候也蛮有道理。一般来说南方人习惯吃米饭，北方习惯吃面食； 2) 说的实用一点，可以有效对用户进行细分，提供有针对性的产品和服务。比如银行会将用户分成金卡用户、银卡用户和普通卡用户。这种分法一方面能很好的节约银行的资源，另外一方面也能很好针对不同的用户实习分级服务，提高彼此的满意度。再比如移动会开发全球通、神州行和动感地带三个套餐或者品牌，实际就是根据移动用户的行为习惯做了很好的用户细分——聚类分析； 3) 上升到理论层面，聚类分析是用户细分里面最为重要的工具，而用户细分则是整个精准营销里面的基础。精准营销是目前普遍接纳而且被采用的一种营销手段和方式。 3. 聚类分析的流程是怎样的？比较简单的聚类分析往往只根据一个维度来进行，比如讲用户按照付费情况分成高端用户、中端用户和低端用户。这个只需要根据商业目的统计一下相关数据指定一个高端、中端和低端的分界点标准就可以。如果是比较复杂的聚类分析，比如移动里面经常会基于用户的多种行为（通话、短信、gprs

SAS做的聚类分析

实验项目二聚类分析实验目的：通过聚类分析的实验,熟悉聚类分析问题的提出、解决问题的思路、方法和技能，会调用SAS软件聚类分析有关过程命令，根据计算机计算的结果，分析和解决聚类分析问题。实验原理：解决聚类分析问题的思路、理论和方法。实验设备：计算机与SAS软件。实验步骤：调用聚类分析过程命令输入数据得到聚类过程表和聚类图,距离选用欧氏距离,方法选用最短距离法。实验数据：实验数据：我国西部环境保护的数据一、问题的提出西部大开发是我国在新世纪提出的一项国家发展战略。基于西部地区特殊的地理位置和生态环境状况，国家在提出西部大开发之初就明确指出，西部开发绝不能以牺牲环境为代价，西部地区生态环境极其脆弱，一经破坏就难以恢复，所以实施西部大开发，环境保护是关键，必须建设一个“山川秀丽的西部”。近几年国家在保护西部地区的环境上也花了大力气，并取得了良好的效果，但并没有从根本上解决在发展西部过程中环境保护的问题。西部环境保护现状、特点怎样？本实验就这一问题用聚类分析进行探索并提出一些看法和建议。指标选取考虑的因素：（1）指标的选择要能尽量反映西部现时的生态环境状况；（2）数据尽量从统计年鉴等规范、权威的刊物中获取。下面十三个指标和数据符合以上要求。表1 西部环境保护的原始数据 X 1X 2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13内蒙古12.14 67.71 78.10 4.23 2.09 1.0446 106 423 3319 7.56 26709 28.5 19.1 广西25.34 4.51 83.20 16.57 1.14 0.553 312 258 3136 6.47 25192.2 46.3 1020.5 重庆7.79 63.23 82.40 43.76 0.60 0.4198 200 245 1793 9.66 26312.6 -38.6 403.5 四川20.37 21.09 70.10 20.71 0.64 0.5223 346 512 5340 13.0 35397.8 0 524.8 贵州14.75 43.05 62.70 5.73 0.96 0.6231 158 263 1930 2.63 16040 -6.1 552 云南24.58 37.52 74.30 9.78 0.78 0.731 225 386 2889 7.06 34661.2 15.3 650 西藏 5.84 9.39 10.00 74.27 0.06 0.0684 28 22 180 33.4 798 7.7 360.2 陕西24.15 67.79 79.90 10.02 0.78 0.6581 341 322 4758 2.89 26589.8 -50.1 103.4 甘肃 4.33 67.01 80.80 7.42 1.08 0.4994 168 248 2444 17.7 20737.1 -28.7 46.7 青海0.35 25.29 46.40 5.18 1.62 0.7036 21 97 683 28.6 3858.2 -7.4 79.7 宁夏 1.54 55.83 62.90 7.96 2.33 0.7655 67 43 629 4.43 29121.8 -2.2 18.3 新疆0.97 64.76 80.30 7.14 1.25 0.4179 85 208 2096 12.8 32008.7 20.4 58.7

聚类分析实例分析题(推荐文档)

5.2酿酒葡萄的等级划分 5.2.1葡萄酒的质量分类由问题1中我们得知，第二组评酒员的的评价结果更为可信，所以我们通过第二组评酒员对于酒的评分做出处理。我们通过excel计算出每位评酒员对每支酒的总分，然后计算出每支酒的10个分数的平均值，作为总的对于这支酒的等级评价。通过国际酿酒工会对于葡萄酒的分级，以百分制标准评级，总共评出了六个级别（见表5）。在问题2的计算中，我们求出了各支酒的分数，考虑到所有分数在区间[61.6，81.5]波动，以原等级表分级，结果将会很模糊，不能分得比较清晰。为此我们需要进一步细化等级。为此我们重新细化出5个等级，为了方便计算，我们还对等级进行降序数字等级（见表6）。通过对数据的预处理，我们得到了一个新的关于葡萄酒的分级表格（见表7）：

考虑到葡萄酒的质量与酿酒葡萄间有比较之间的关系，我们将保留葡萄酒质量对于酿酒葡萄的影响，先单纯从酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分类，然后在通过葡萄酒质量对酿酒葡萄质量的优劣进一步进行划分。 5.2.2建立模型在通过酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄分类的过程，我们用到了聚类分析方法中的ward 最小方差法，又叫做离差平方和法。聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。为了将样品进行分类，就需要研究样品之间关系。这里的最小方差法的基本思想就是将一个样品看作P 维空间的一个点，并在空间的定义距离，距离较近的点归为一类；距离较远的点归为不同的类。面对现在的问题，我们不知道元素的分类，连要分成几类都不知道。现在我们将用SAS 系统里面的stepdisc 和cluster 过程完成判别分析和聚类分析，最终确定元素对象的分类问题。建立数据阵，具体数学表示为： 1111...............m n nm X X X X X ????=?????? （5.2.1）式中，行向量1(,...,)i i im X x x =表示第i 个样品；列向量1(,...,)'j j nj X x x =’，表示第j 项指标。(i=1,2,…,n;j=1,2,…m) 接下来我们将要对数据进行变化，以便于我们比较和消除纲量。在此我们用了使用最广范的方法，ward 最小方差法。其中用到了类间距离来进行比较，定义为： 2||||/(1/1/)kl k l k l D X X n n =-+ （5.2.2） Ward 方法并类时总是使得并类导致的类内离差平方和增量最小。系统聚类数的确定。在聚类分析中，系统聚类最终得到的一个聚类树，如何确定类的个数，这是一个十分困难但又必须解决的问题；因为分类本身就没有一定标准，人们可以从不同的角度给出不同的分类。在实际应用中常使用下面几种

SAS聚类分析程序

SAS聚类分析程序：聚类分析过程命令 Data pgm33b; Input x1-x3; cards; 9.30 30.55 8.7 （样品数据） 1.85 20.66 1 2.75; Proc cluster standard method= single nonorm nosquare ccc pseudo out=tree; Proc tree data=tree horizontal spaces=1; run; Data pgm33b Input x1-x4; cards; 9.30 30.55 8.7 （样品数据） 1.85 20.66 1 2.75; Proc cluster standard method=complete nonorm nosquare ccc pseudo out=tree; Proc tree data=tree horizontal spaces=1; run; 刷黑该块过程命令程序，提交便计算出相应聚类结果。语句解释: 聚类指定的方法是在“method=”后面填入一个相应的选择项，它们是：single（最短距离法），complete（最长距离法），average(类平均法), centroid（重心法），median（中位数法），ward（离差平方和法），flexible （可变类平均法），density（非参数概率密度估计法），eml（最大似然法），twostage（两阶段密度法）。主成分分析程序： 1. 主成分分析实验程序例：主成分分析过程命令 data socecon; input x1-x6; cards; 16369 3504887 66047 2397739 198.46 1043955 13379 566257 4744 456100 76.96 202637 9707 397183 1303 887034 18.88 105948 10572 414932 1753 751984 27.67 128261 12284 876667 18269 1015669 60.09 332700 9738 604935 5822 1307908 30.54 222799 16970 778830 2438 630014 76.64 272203 10006 617436 13543 866013 58.59 222794 10217 636760 9967 996912 34.55 161025 20946 1380781 16406 526527 150.15 426937 11469 720416 7141 853778 43.41 157274 14165 1504005 29413 1025363 149.17 568899 12795 966188 11580 723278 45.13 165319 12762 584696 13583 343107 65.31 166454

聚类分析与主成分分析SAS的程序(DOC)

实验三我国各地区城镇居民消费性支出的主成分分析和聚类分析（王学民编写）一、实验目的 1.掌握如何使用SAS软件来进行主成分分析和聚类分析； 2.看懂和理解SAS输出的结果，并学会以此来作出分析； 3.掌握对实际数据如何来进行主成分分析； 4.对同一组数据使用五种系统聚类方法及k均值法，学会对各种聚类效果的比较，获取重要经验； 5.掌握使用主成分进行聚类二、实验内容数据集sasuser.examp633中含有1999年全国31个省、直辖市和自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据。对这些数据进行主成分分析，可将这31个地区的前两个主成分得分标示于平面坐标系内，对各地区作直观的比较分析。对同样的数据使用五种系统聚类方法及k均值法聚类，并对聚类效果作比较。最后，对主成分的图形聚类和正规聚类的效果进行比较。实验1 进行主成分分析，根据前两个主成分得分所作的散点图对31个地区进行比较分析。实验2 分别使用最长距离法、中间距离法、两种类平均法、离差平方和法和k均值法进行聚类分析，并比较其聚类效果。实验3 主成分聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较三、实验要求 1.用SAS软件的交互式数据分析菜单系统完成主成分分析； 2.完成五种系统聚类方法及k均值法，比较其聚类效果； 3.根据前两个主成分得分的散点图作直观的聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较。四、实验指导

1.进行主成分分析在inshigt中打开数据集sasuser.examp633，见图1。选菜单过程如下：在图1中选分析?多元（Y X）?在变量框中选x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8(见图2)?Y?选输出?选主分量分析，主分量选项（见图3）?在图4中作图中的选择（主成分个数缺省时为“自动”选项，此时只输出特征值大于1的主成分）?确定?确定?确定图1 图2

统计实验与SAS上机简易过程步

数据统计分析一般可遵循以下思路: (1)先确定研究目的，根据研究目的选择方法。不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：①差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。②相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。③影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox 回归等。 (2)明确数据类型，根据数据类型进一步确定方法：①定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。②分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。下图简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。 (3)选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。 (4)统计结果的输出并非数据分析的完成。一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理的专业结论。第一部分：统计描述

1.定量资料的统计描述指标及SAS实现；（1）数据分布检验：PROC UNIVARIATE ①基本格式： ②语句格式示例： 1.PROC UNIVARIATE normal;/*normal选项表示进行正态性检验*/ 2.CLASS group;/*指定group为分组变量*/ 3.VAR weight;/*指定分析变量为weight*/ 4.RUN; ③结果：正态性检验(tests for normality)结果，常用的是Shapiro-Wilk 检验和Kolmogorov-Smirnov检验。当例数小于2000时，采用Shapiro-Wilk检验W值为标准；当例数大于2000时，SAS中不显示Shapiro-Wilk检验结果，采用Kolmogorov-Smirnov检验D值为判断标准。正态性检验的P≤0.05提示不服从正态分布，P＞0.05提示服从正态分布。注：若服从正态分布，进行PROC MEANS过程步；若不服从则计算百分位数，转（3）（2）数据描述（符合正态分布的数据）：PROC MEANS ①基本格式：关键字（可以无视）：不写任何关键字时默认输出n，mean，std，max，min； n：有效数据记录数（有效样本量） median：中位数 mean：均数 qrange：四分位数间距 std：标准差 var：方差 clm：95%可信区间 max、min：最大、最小值 ②语句格式示例： 1.PROC MEANS n mean std median qrange clm;/*关调用proc means过程，要求输出的指标有例数、均值、标准差、中位数、四分位数间距、95% 可信区间*/ 2.CLASS group;/*指定group为分组变量*/ 3.VAR weight;/*指定分析变量为weight*/ 4.Run; ③结果以“均数±标准差”表示（3）偏正态分布的统计描述： ①基本思想：计算中位数和百分位数，并且用“中位数（Q1～Q3）”表示 ②语句格式示例： 1.proc univariate data=aa; 2.var x; 3.output out=c pctlpre=P pctlpts=0 to 100 by 2.5;/*计算0到100

SAS proc mixed 过程步介绍

Introduction to PROC MIXED Table of Contents 1.Short description of methods of estimation used in PROC MIXED 2.Description of the syntax of PROC MIXED 3.References 4. Examples and comparisons of results from MIXED and GLM - balanced data: fixed effect model and mixed effect model, - unbalanced data, mixed effect model 1. Short description of methods of estimation used in PROC MIXED. The SAS procedures GLM and MIXED can be used to fit linear models. Proc GLM was designed to fit fixed effect models and later amended to fit some random effect models by including RANDOM statement with TEST option. The REPEATED statement in PROC GLM allows to estimate and test repeated measures models with an arbitrary correlation structure for repeated observations. The PROC MIXED was specifically designed to fit mixed effect models. It can model random and mixed effect data, repeated measures, spacial data, data with heterogeneous variances and autocorrelated observations.The MIXED procedure is more general than GLM in the sense that it gives a user more flexibility in specifying the correlation structures, particularly useful in repeated measures and random effect models. It has to be emphasized, however, that the PROC MIXED is not an extended, more general version of GLM. They are based on different statistical principles; GLM and MIXED use different estimation methods. GLM uses the ordinary least squares (OLS) estimation, that is, parameter estimates are such values of the parameters of the model that minimize the squared difference between observed and predicted values of the dependent variable. That approach leads to the familiar analysis of variance table in which the variability in the dependent variable (the total sum of squares) is divided into variabilities due to different sources (sum of squares for effects in the model). PROC MIXED does not produce an analysis of variance table, because it uses estimation methods based on different principles. PROC MIXED has three options for the method of estimation. They are: ML (Maximum Likelihood), REML (Restricted or Residual maximum likelihood, which is the default method) and MIVQUE0 (Minimum Variance Quadratic Unbiased Estimation). ML and REML are based on a maximum likelihood estimation approach. They require the assumption that the distribution of the dependent variable (error term and the random effects) is normal. ML is just the regular maximum likelihood method,that is, the parameter estimates that it produces are such values of the model parameters that maximize the likelihood function. REML method is a variant of maximum likelihood estimation; REML estimators are obtained not from maximizing the whole likelihood function, but only that part that is invariant to the fixed effects part of the linear model. In other words, if y = X b + Zu + e, where X b is the

【sas代码模板】聚类分析_cluster

【sas代码模板】聚类分析_cluster https://www.wendangku.net/doc/b79672776.html, （1）聚类分析简易代码 ——————————————模板———————————————— proc cluster data=() method=聚类方法std outtree=() pseudo simple; id 识别变量; var 要聚类的变量; run; ——————————————模板———————————————— Method=指定聚类的方法，常用方法如下： ●AVERAGE或AVE：类平均法，距离为平方距离，除非规定NOSQUARE。 ●CENTROD或CEN：距离为平方距离，除非规定NOSQUARE。 ●COMPLETE或COM：最长距离法 ●EML：最大似然谱系聚类 ●SINGLE或SIN：最短距离法。 ●WARD或WAR：WARD最小方差法。 ●MEDIAN|MED：中间距离法 ●FLEXIBLE|FLE：可变距离法 Std是将数据标准化。 outtree=生成记录聚类过程的输出数据集，此数据集将在画谱系图的时候用到，如果缺省，默认用Data1、Data2、Data3…..来命名。 Pseudo输出F统计量和伪T2统计量，当method=指定是ave、cen和ward时才有效。Simple输出每个变量的描述性统计量。 Id用于指定识别变量，缺省则用obn。 Var指定要聚类的变量，缺省时，则默认为其他语句中没出现过的其他变量。（2）画出谱系图代码模板 ————————————————模板——————————————————— proc tree data=聚类过程的输出数据集n=类的个数out=() horizontal graphics; id province; run; ————————————————模板———————————————————Data=指定的输入数据集，是聚类cluster过程的输出数据集。 n=与out=联合使用，n=给出类的个数，每个观测值属于哪类就会储存在out中。有out=语句必须有n=语句，可以两者都不要。 Horizontal=指定绘制水平的聚类图，缺省则默认水平聚类图。 Graphics=指定一个高分辨率的图，如果缺省则默认低分辨率的图。（3）简例如下数据进行聚类分析：

SAS入门教程

第一章SAS系统概况 SAS（Statistic Analysis System）系统是世界领先的信息系统，它由最初的用于统计分析经不断发展和完善而成为大型集成应用软件系统;具有完备的数据存取、管理、分析和显示功能。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统。 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。SAS系统提供的二十多个模块（产品）可完成各方面的实际问题，功能非常齐全，用户根据需要可灵活的选择使用。 ●Base SAS Base SAS软件是SAS系统的核心。主要功能是数据管理和数据加工处理，并有报表生成和描述统计的功能。Base SAS软件可以单独使用，也可以同其他软件产品一起组成一个用户化的SAS系统。 ●SAS/AF 这是一个应用开发工具。利用SAS/AF的屏幕设计能力及SCL语言的处理能力可快速开发各种功能强大的应用系统。SAS/AF采用先进的OOP（面向对象编程）的技术，是用户可方便快速的实现各类具有图形用户界面（GUI）的应用系统。 ●SAS/EIS 该软件是SAS系统种采用OOP（面向对象编程）技术的又一个开发工具。该产品也称为行政信息系统或每个人的信息系统。利用该软件可以创建多维数据库（MDDB），并能生成多维报表和图形。 ●SAS/INTRNET ●SAS/ACCESS 该软件是对目前许多流行数据库的接口组成的接口集，它提供的与外部数据库的接口是透明和动态的。第二章Base SAS软件第一节SAS编程基础 SAS语言的编程规则与其它过程语言基本相同。 SAS语句一个SAS语句是有SAS关键词、SAS名字、特殊字符和运算符组成的字符串，并以分号（；）结尾。注释语句的形式为：/*注释内容*/ 或*注释内容。二、SAS程序一序列SAS语句组成一个SAS程序。SAS程序中的语句可分为两类步骤：DA TA步和

SAS 聚类分析附程序

广东金融学院实验报告课程名称：数据分析与SAS实验第 1 页共4 页

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附程序: 导入数据 data asd; set aa; if xj>0; run; 第 3 页共4 页

预处理 proc aceclus data=asd out=ace p=0.03noprint; var xj hsl syd hangye zongjiner liutsz mgsy quanyibi; run; 聚类分析 proc cluster data=ace outtree=TREE method=ward ccc pseudo print=15; var can1 can2 can3 can4 can5 can6 can7 can8; id code; run; 作谱系图 axis order =(0 to 1 by 0.2); proc tree data=tree out=new nclusters=4 graphics haxis=axis1 horizontal; copy can1 can2 can3 can4 can5 can6 can7 can8; id code; run; 作散点图: proc gplot data=new; plot can1*can3 =cluster/haxis=-3.0 to 41 by 0.5vaxis=-0.2 to 0.15 by 0.0005; run; 逐步判别: proc gplot data=new; plot can1*can2 =cluster/haxis=-4.0 to 44 by 0.05vaxis=-0.1 to 0.25 by 0.005; run; 判别分析 proc discrim data=new outstat=newstat method=normal pool=yes list crossvalidate; class cluster; priors proportional; var can1 can2 can3 can4 can5 can6 can7 can8; run; 第 4 页共4 页

第四章过程步与过程步语句

第四章过程步与过程步语句 SAS过程步是调用系统提供的标准常用过程或统计分析过程，对指定的在数据步建立的数据集进行处理，并将分析处理的结果显示于输出窗口和图形窗口。关于常用过程和统计分析过程将在第五章以后的章节中介绍。本章给出SAS过程的一般格式及过程步中常用的语句。 §4.1 SAS过程步的一般形式通常，一个SAS过程步具有如下形式： PROC 过程名选项； [其它相关过程步语句] RUN；其中，PROC(PROCedure)是一个SAS关键字，PROC表明一个过程步的开始；“过程名”可以是第五章及以后章节中将要介绍的常用过程名或统计过程名。不同的过程有不同的专用SAS名。本书以前的例子中出现的“PROC PRINT；”中的PRINT 一词就是SAS的一个常用标准过程，它的功能是将数据集显示于输出窗口。在各种标准过程中，要进行复杂的计算且依计算方法的不同而要求不同的参数。另一方面，对于同一标准过程，给定不同的参数，输出不同的计算结果和不同的表格形式。每一个标准过程都有各自的一些可供选择的选项，选项的一般形式有如下三种： (1) 在过程里，一个关键字代表该过程的某一特性，若关键字作为选项出现，则过程处理数据或输出结果时，这一特性给予考虑，否则忽略该特性。 (2) 过程的某一特性可取不同的值，则指定该特性的书写格式为：特性关键字=特性指定值。 (3) 有些过程需要特定的输入数据集，有些过程也可以建立一些特殊的数据集。过程指定特别输入输出数据集的选项书写格式为：关键字=数据集名。具体到一个过程可以有哪些选项，这将在讲具体过程时才能介绍。“其它相关过程步语句”是指下一节将要介绍的一些语句，包括：VAR，ID，BY，CLASS，FREQ ， WEIGHT ，MODEL 等过程语句。语句“RUN；”的作用是通知系统开始执行本过程步程序段。当一份程序中有几个过程时，这几个过程可以共用一个RUN语句。例4.1以下程序段是一个过程步，其功能是将当前数据集输出到输出窗口： PROC PRINT； RUN； §4.2 常用过程步语句本节介绍的语句是为某些过程进一步提供数据处理信息的。对一个特定的语句，可能有些过程需要它，而在有些过程中不能出现。在有关过程的章节中将指明这些问题。 4.2.1 VAR语句格式： VAR 变量表；其中，VAR是关键字；变量表是用空格分隔的输入数据集中的一些变量名，这里的输入数据集是指将要被指定过程处理的数据集。出现在变量表中的数据集变量将参与过程的数据

聚类分析原理及步骤

聚类分析原理及步骤聚类分析原理及步骤——将未知数据按相似程度分类到不同的类或簇的过程 1》传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用 k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。典型应用 1》动植物分类和对基因进行分类 2》在网上进行文档归类来修复信息 3》帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务主要步骤 1》数据预处理——选择数量，类型和特征的标度((依据特征选择和抽取)特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类)和将孤立点移出数据(孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据) 2》为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数—— 既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很

多距离度都应用在一些不同的领域一个简单的距离度量，如 Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性 3》聚类或分组——将数据对象分到不同的类中【划分方法 (划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始，Crisp Clustering和Fuzzy Clusterin是划分方法的两个主要技术，Crisp Clustering，它的每一个数据都属于单独的类;Fuzzy Clustering，它的每个数据可能在任何一个类中)和层次方法(基于某个标准产生一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分离性用来合并和分裂类)是聚类分析的两个主要方法，另外还有基于密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类】 4》评估输出——评估聚类结果的质量(它是通过一个类有效索引来评价，，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集合。) 聚类分析的主要计算方法原理及步骤划分法 1》将数据集分割成K个组(每个组至少包

SAS聚类分析CLUSTER程序代码和输出结果.pdf

[SAS] 聚类分析CLUSTER程序代码和输出结果程序代码 PROC CLUSTER data=Arndata.drink method=ave outtree=drink_OUT; /* method:指定聚类距离的计算方法，outtree:将分析结果输出，并制定输出到的数据集名称*/ var calorie caffeine sodium price; run; 输出结果 SAS 系统2012年05月26日星期六下午10时43分25秒 1 The CLUSTER Procedure Average Linkage Cluster Analysis Eigenvalues of the Covariance Matrix Eigenvalue Difference Proportion Cumulative 1 3710.98205 3703.43040 0.9964 0.9964 2 7.55165 2.42941 0.0020 0.9984 3 5.1222 4 4.24639 0.0014 0.9998 4 0.8758 5 0.0002 1.0000 1.0000 Root-Mean-Square Total-Sample Standard Deviation = 30.51447 Root-Mean-Square Distance Between Observations = 86.30796 Cluster History Norm T RMS i NCL --Clusters Joined--- FREQ Dist e 15 OB5 OB15 2 0.042 14 OB4 OB13 2 0.059 13 OB2 CL14 3 0.07 12 OB6 OB9 2 0.0963 11 OB1 OB10 2 0.1174 10 OB8 OB11 2 0.1421 9 CL15 OB16 3 0.1632 8 CL13 CL10 5 0.2072 7 OB12 OB14 2 0.2081 6 OB3 CL12 3 0.2482 5 CL9 OB7 7 0.4389 3 CL6 CL5 7 0.4855 2 CL4 CL 3 1 4 0.9187

聚类分析(快速聚类和变量聚类)_上机指导

实验六聚类分析 ——动态聚类和变量聚类二、动态聚类法——FASTCLUS过程动态聚类又称为逐步聚类，基本思想是，开始先粗略地分一下类（先选一批凝聚点，让样品向最近的凝聚点聚集，就得到初始分类），然后按照某种最优的原则修改不合理的分类，直到分得比较合理为止。 FASTCLUS过程的一般格式： PROC FASTCLUS MAXCLUSTER=n|RADIUS=t ; VAR variables; ID variable; FREQ variable; WEIGHT variable; BY variables; 语句说明： PROC FASTCLUS 语句用来开始FASTCLUS过程，必须规定说明项MAXCLUSTER= 或RADIUS= 中的一个。说明项和常用选项：（1）MAXCLUSTER=n|MAXC=n :指定所允许的最大分类数，缺省为100.

（2）RADIUS=t :为选择新的“凝聚点”指定的最小距离准则。当一个观测点与已有“凝聚点”的最小距离均大于由该选项规定的值t时，该观测可考虑用来作为新的“凝聚点”。t的缺省值为0. （3）DATA=SAS-data-set：给出进行聚类的观测数据集的名字。（4）OUT= SAS-data-set:聚类结果保存都新的数据集中，包含VAR中变量，及新变量cluster和distance （观测与所属类间的距离）。（5）CLUSTER=name：规定在输出的数据集中用以指示观测属于哪一类的变量名字。缺省为CLUSTER.（6）DRIFT：执行逐个修改法（7）MAXITER=n：指定重新计算类的凝聚点的最大迭代次数。当n>0时，执行按批修改法。缺省为1.（8）DISTANCE：要求输出类均值之间的距离（9）LIST：要求列出所有观测所归入类的类号及观测同最终凝聚点之间的距离。注意事项：

SAS程序及函数详解

第一章 SAS编程操作预备知识一、SAS系统简介 SAS是一个庞大的系统，它目前的版本可以在多种操作系统中运行。当前在国内被广泛使用的最新版本是8.2版，功能很强大，我深有体会。据说9.0版已在国外面世，已经有一些有关它的抢先报道在网络上广为流传，说它如何如何美妙，令人不禁充满期待。 SAS8.2的完整版本包含以下数十个模块。 BASE，GRAPH，ETS，FSP，AF，OR，IML，SHARE，QC，STAT，INSIGHT，ANALYST，ASSIST， CONNECT，CPE，LAB，EIS，WAREHOUSE，PC File Formats，GIS，SPECTRAVIEW，SHARE*NET， R/3，OnlineTutor: SAS Programming，MDDB Server，IT Service Vision Client， IntrNet Compute Services，Enterprise Reporter，MDDB Server common products，Enterprise Miner，AppDev Studio，Integration Technologies 等。所谓模块，我的理解是将功能相近的程序、代码等集中起来组成相对独立的部分，就称之为模块，类似于办公软件系统office中包含的word、excel、access 等。各模块具有相对独立的功能范围，我们常用的模块有base，graph，stat，insight，assist，analyst模块等，分别执行基本数据处理、绘图、统计分析、数据探索、可视化数据处理等功能。其余模块我用得很少，知道得也很少，所以也就不多说了。 SAS系统的长处，体现于它的编程操作功能的无比强大。SAS一直以来也是注重于其编程语言的发展，对于可视化方式的菜单操作投入较少，其较早的版本仅有很少的菜单操作功能，使用起来也是非常的别扭。这很可能就是在windows 人机交互式操作系统占统治地位的今天，SAS较少被人问津的原因之一。到了最新的几个版本，SAS也对可视化操作方法投入了一定的关注。从8.0版以后，出现了几个功能强大的可视化操作的模块，如insight模块和analyst 模块等，其菜单操作的方便程度以及人机界面的亲和性绝不亚于SPSS等著名的可视化统计分析软件。然而要想完全发挥SAS系统强大的功能，充分利用其提供的丰富资源，掌握SAS的编程操作是必要的，也只有这样才能体现出SAS在各个方面的杰出才能。

第4章 SAS过程步与过程步语句

第4章SAS过程步与过程步语句摘要：本章讲授过程步一般形式，SAS过程步产用常用语句，程序设计中通用的SAS语句，学习过程步常用有关语句功能及其用法。为后面统计分析过程的调用作好准备。 SAS过程步用来调用系统提供的标准常用过程或统计分析过程，对指定的SAS 数据集进行处理，并将分析结果显示输出到OUTPUT窗口。一个过程步是一个功能程序模块，调用不同的过程可实现用不同方法对数据进行分析。 §4.1 SAS过程步的一般形式通常，SAS过程步的一般形式为： PROC 过程名选择项; [其他相关过程步语句;] RUN; 说明： 1．ROC表示一个过程的开始；“过程名”可以是后面各章节将要介绍的常用过程名或统计过程名。不同的过程有不同的专用SAS名，而且各有一些可供选择的选择项（参数），对于同一过程，给定不同的参数，输出不同的计算结果和不同表格形式。 2．选项：选择项一般以关键字为核心构成，常用下面三种形式： ①关键字在过程中，一个关键字代表该过程的某一特性，若关键字作为选项出现，则过程处理数据或输出结果时，这一特性予以考虑。否则，忽略这一特性。 ②关键字=值过程的某一特性可取不同的值，则指定该特性的书写格式为：特性关键字=特性值（数字或字符串）。 ③关键字=SAS数据集有些过程需要特定的输入数据集，有些过程可以建立一些特殊的数据集。过程指定特别输入输出数据集的选项书写格式为：关键字=数据集名该形式规定输入或输出的数据集，最常用的是DATA=数据集，指出本过程要处理的数据集名称，若缺省，则使用最新建立的数据集。如“PROC PRINT DATA=new;”。 3．其他相关过程步语句：有VAR、ID、BY、CLASS、WEIGHT等过程步语句，将在下一节中讲述。 4．RUN的作用是通知系统开始执行本过程程序段，当一个程序文件中有几个过程时，它们可共用一个RUN语句。