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广东商学院统计系数量经济教研室编制

二00一年六月二十八日

目录

实验一分析太阳黑子数序列 (3)

实验二模拟AR模型 (4)

实验三模拟MA模型和ARMA模型 (6)

实验四分析化工生产量数据 (8)

实验五模拟ARIMA模型和季节ARIMA模型 (10)

实验六分析美国国民生产总值的季度数据 (13)

实验七分析国际航线月度旅客总数数据 (16)

实验八干预模型的建模 (19)

实验九传递函数模型的建模 (22)

实验十回归与时序相结合的建模 (25)

太阳黑子年度数据 (28)

美国国民收入数据 (29)

化工生产过程的产量数据 (30)

国际航线月度旅客数据 (30)

洛杉矶臭氧每小时读数的月平均值数据 (31)

煤气炉数据 (35)

芝加哥某食品公司大众食品周销售数据 (37)

牙膏市场占有率周数据 (39)

某公司汽车生产数据 (44)

加拿大山猫数据 (44)

实验一 分析太阳黑子数序列

一、 实验目的:了解时间序列分析的基本步骤,熟悉SAS/ETS软件使用方法。

二、实验内容:分析太阳黑子数序列。

三、实验要求:了解时间序列分析的基本步骤,注意各种语句的输出结果。

四、实验时间:2小时。

五、实验软件:SAS系统。

六、实验步骤

1、开机进入SAS系统。

2、创建名为exp1的SAS数据集,即在窗中输入下列语句:

data exp1;

input a1 @@;

year=intnx(‘year’,’1jan1742’d,_n_-1);

format year year4.;

cards;

输入太阳黑子数序列(见附表)

run;

3、保存此步骤中的程序,供以后分析使用(只需按工具条上的保存按钮然后填写完提问

后就可以把这段程序保存下来即可)。

4、绘数据与时间的关系图,初步识别序列,输入下列程序:

proc gplot data=exp1;

symbol i=spline v=star h=2 c=green;

plot a1*year;

run;

5、提交程序,在graph窗口中观察序列,可以看出此序列是均值平稳序列。

6、识别模型,输入如下程序。

proc arima data=exp1;

identify var=a1 nlag=24;

run;

7、提交程序,观察输出结果。初步识别序列为AR(3)模型。

8、估计和诊断。输入如下程序:

estimate p=3;

run;

9、提交程序,观察输出结果。假设通过了白噪声检验,且模型合理,则进行预测。

10、进行预测,输入如下程序:

forecast lead=6 interval=year id=year out=out;

run;

proc print data=out;

run;

11、提交程序,观察输出结果。

12、退出SAS系统,关闭计算机。

实验二 模拟

AR 模型

一、 实验目的:熟悉各种AR 模型的样本自相关系数和偏相关系数的特点,为理

论学习提供直观的印象。

二、 实验内容:随机模拟各种AR 模型。

三、 实验要求:记录各AR 模型的样本自相关系数和偏相关系数,观察各种序列

图形,总结AR 模型的样本自相关系数和偏相关系数的特点

四、 实验时间:2小时。

五、 实验软件:SAS 系统。

六、 实验步骤

1、开机进入SAS 系统。

2、 模拟实根情况,模拟t t t t a z z z =?+??214.06.0过程。

3、 在edit 窗中输入如下程序:

data a;

x1=0.5;

x2=0.5;

n=-50;

do i=-50 to 250;

a=rannor(32565);

x=a-0.6*x1+0.4*x2;

x2=x1;

x1=x;

n=n+1;

if i>0 then output;

end;

run;

4、观察输出的数据,输入如下程序,并提交程序。

proc print data=a;

var x;

proc gplot data=a;

symbol i=spline c=red;

plot x*n;

run;

5、 观察样本自相关系数和偏相关系数,输入输入如下程

序,并提交程序。

proc arima data=a;

identify var=x nlag=10 outcov=exp1;

run;

proc gplot data=exp1;

symbol i=needle width=6;

plot corr*lag;

run;

proc gplot data=exp1;

symbol i=needle width=6;

plot partcorr*lag;

run;

6、 作为作业把样本自相关系数和偏相关系数记录下来。

7、 估计模型参数,并与实际模型的系数进行对比,即输入如下程序,并提交。

proc arima data=a;

identify var=x nlag=10 ;

run;

estimate p=2;

run;

8、 模拟虚根情况,模拟t t t t a z z z =+???215.0过程。重复步骤3-7即可(但部分程序

需要修改,请读者自己完成)。

9、 模拟AR(3)模型,模拟t t t t t a z z z z =?+????3212.03.04.0过程。重复步骤3-7即可

(但部分程序需要修改,请读者自己完成).

10、回到graph窗口观察各种序列图形的异同

11、退出SAS系统,关闭计算机.

实验三 模拟

MA 模型和ARMA 模型

一、 实验目的:熟悉各种MA 模型和ARMA 模型的样本自相关系数和偏相关系数

的特点,为理论学习提供直观的印象。

二、 实验内容:随机模拟各种MA 模型和ARMA 模型。

三、 实验要求:记录各MA 模型和ARMA 模型的样本自相关系数和偏相关系数,

观察各序列的异同,总结MA 模型和ARMA 模型的样本自相关系

数和偏相关系数的特点

四、 实验时间:2小时。

五、 实验软件:SAS 系统。

六、 实验步骤

1、 开机进入SAS 系统。

2、模拟0,021<<θθ情况,模拟t t a B B x )24.065.01(2++=过程。

3 在edit 窗中输入如下程序:

data a;

a1=0;

a2=0;

do n=-50 to 250;

a=rannor(32565);

x=a+0.65*a1+0.24*a2;

a2=a1;

a1=a;

if n>0 then output;

end;

run;

4、观察输出的数据序列,输入如下程序,并提交程序。

proc gplot data=a;

symbol i=spline;

plot x*n;

run;

5、观察样本自相关系数和偏相关系数,输入输入如下程

序,并提交程序。

proc arima data=a;

identify var=x nlag=10 outcov=exp1;

run;

proc gplot data=exp1;

symbol1 i=needle c=red;

plot corr*lag=1;

run;

proc gplot data=exp1;

symbol2 i=needle c=green;

plot partcorr*lag=2;

run;

6、 作为作业把样本自相关系数和偏相关系数记录下来。

7、 估计模型参数,并与实际模型的系数进行对比,即输入如下程序,并提交。

proc arima data=a;

identify var=x nlag=10 ;

run;

estimate q=2;

run;

8、 模拟0,021>>θθ情况,模拟t t a B B x )24.065.01(2

??=过程。重复步骤3-7即

可(但部分程序需要修改,请读者自己完成)。

9、 模拟0,021<>θθ情况,模拟t t a B B x )24.065.01(2+?=过程。重复步骤3-7即

可(但部分程序需要修改,请读者自己完成)。

10、 模拟0,021><θθ情况,模拟t t a B B x )24.065.01(2?+=过程。重复步骤3-7

即可(但部分程序需要修改,请读者自己完成)。

11、 模拟ARMA 模型,模拟21214.03.055.075.0??????+=++t t t t t t a a a x x x 过程。

重复步骤3-7即可(但部分程序需要修改,请读者自己完成).

12、 回到graph 窗口观察各种序列图形的异同。

13、 退出SAS 系统,关闭计算机.

实验四 分析化工生产量数据

一、 实验目的:进一步熟悉时间序列建模的基本步骤,掌握用SACF及SPACF定

模型的阶的方法。

二、 实验内容:分析化工生产过程的产量序列。

三、 实验要求:掌握ARMA模型建模的基本步骤,初步掌握数据分析技巧。写出

实验报告。

四、 实验时间:2小时。

五、 实验软件:SAS系统。

六、 实验步骤

1、开机进入SAS系统。

2、创建名为exp2的SAS数据集,即在窗中输入下列语句:

data exp2;

input x @@;

n=_n_;

cards;

输入化工生产产量数据序列(见附表)

run;

3、保存此步骤中的程序,供以后分析使用(只需按工具条上的保存按钮然后填写完提问

后就可以把这段程序保存下来即可)。

4、绘数据与时间的关系图,初步识别序列,输入下列程序:

proc gplot data=exp2;

symbol i=spline v=star h=2 c=green;

plot x*n;

run;

5、提交程序,在graph窗口中观察序列,可以看出此序列是均值平稳序列。

6、识别模型,输入如下程序。

proc arima data=exp2;

identity var=x nlag=12;

run;

7、提交程序,观察输出结果,发现二阶样本自相关系数和一阶的样本偏相关系数都在2

倍的标准差之外,那么我们首先作为一阶AR模型估计,输入如下程序:

estimate plot p=1;

run;

8、提交程序,观察输出结果,发现残差能通过白噪声检验,但它的二阶的样本偏相关系

数比较大,那么我们考虑二阶AR模型。输入如下程序:

estimate plot p=2;

run;

9、提交程序,观察输出结果,发现残差样本自相关系数和样本偏相关系数都

在2倍的标准差之内。且能通过白噪声检验。比较两个模型的AIC和SBC,

发现第二个模型的AIC和SBC都比第一个的小,故我们选择第二个模型为

我们的结果。

10、记录参数估计值,写出模型方程式。

11、进行预测,输入如下程序:

forecast lead=12 out=out;

run;

proc print data=out;

run;

12、提交程序,观察输出结果。

13、退出SAS系统,关闭计算机。

实验五 模拟

ARIMA 模型和季节ARIMA 模型

一、 实验目的:熟悉各种ARIMA 模型的样本自相关系数和偏相关系数的特点,

区别各种ARIMA 模型的图形,为理论学习提供直观的印象。

二、 实验内容:随机模拟各种ARIMA 模型。

三、 实验要求:记录各ARIMA 模型的样本自相关系数和偏相关系数观察各序列

图形的异同,总结ARIMA 模型的样本自相关系数和偏相关系数

的特点

四、 实验时间:2小时。

五、 实验软件:SAS 系统。

六、 实验步骤

2、 开机进入SAS 系统。

2、模拟ARIMA(0,1,1)过程,模拟118.0???+=t t t t a a x x 过程。

3、 创建数据集,在edit 窗中输入如下程序:

data a;

x1=0.9;

a1=0;

do n=-50 to 250;

a=rannor(32565);

x=x1+a-0.8*a1;

x1=x;

a1=a;

if n>0 then output;

end;

run;

4、观察输出的数据序列,输入如下程序:。

proc gplot data=a;

symbol i=spline;

plot x*n;

run;

5、提交程序,在Graph 窗口中观察图形。

6、观察样本自相关系数和偏相关系数,输入输入如下程序:

proc arima data=a;

identify var=x nlag=10 outcov=exp1;

run;

proc gplot data=exp1;

symbol1 i=needle c=red;

plot corr*lag=1;

run;

proc plot data=exp1;

symbol2 i=needle c=green;

plot partcorr*lag=2;

run;

7、 提交程序,发现自相关系数成缓慢下降的趋势,说明要做差分运算,做一阶差分运

算,输入如下程序:

proc arima data=a;

identity var=x(1) nlag=24;

run;

8、 提交程序,观察样本自相关系数与样本偏相关系数,发现自相关系数1阶截尾,故

判断差分后序列为MA(1)模型。进行模型参数估计,输入如下程序:

estimate q=1 plot;

run;

9、 提交程序,并观察残差图,发现模型拟合完全。

10、写出模型的方程,并与真实模型对比。

11、模拟ARIMA(1,1,0)模型,模拟t t a z B B =??)1)(5.01(过程。重复步骤

3-10即可(但部分程序需要修改,请读者自己完成)。

12 模拟s Q D P q d p ARIMA ),,)(,,(模型,

模拟t

t a B B x B B )6.01)(4.01()1)(1(1212??=??模型,

即12)1,1,0)(1,1,0(ARIMA 模型。

13、创建数据集,在edit 窗中输入如下程序:

data c;

x1=0.9;x2=0;x3=0;x4=0;x5=0;x6=0;x7=0;

x8=0;x9=0;x10=0;x11=0;x12=0;x13=0;

a1=0;a2=0;a3=0;a4=0;a5=0;a6=0;a7=0;

a8=0;a9=0;a10=0;a11=0;a12=0;a13=0;

do n=-50 to 250;

a=rannor(12345);

x=x1+x12-x13+a-0.4*a1-0.6*a12+0.24*a13;

x13=x12;x12=x11;x11=x10;x10=x9;x9=x8;x8=x7;

x7=x6;x6=x5;x5=x4;x4=x3;x3=x2;x2=x1;x1=x;

a13=a12;a12=a11;a11=a10;a10=a9;a9=a8;a8=a7;

a7=a6;a6=a5;a5=a4;a4=a3;a3=a2;a2=a1;a1=a;

if n>0 then output;

end;

run;

14、 绘序列图,输入如下程序:

proc gplot data=c;

symbol i=spline c=red;

plot x*n;

run;

15、 提交程序,到graph 窗口中观察序列图形。

16、 初步识别模型,输入如下程序:

proc arima data=c;

identify var=x nlag=36;

run;

17、提交程序,观察样本自相关系数和样本偏相关系数。

18、做季节差分和一阶差分除掉季节因子和趋势因子,输入如下程序:

identify var=x(1,12) nlag=36;

run;

19、提交程序,观察样本自相关系数和样本偏相关系数,确定模型阶数。

20、估计模型参数,输入如下程序:

estimate q=(1)(12) method=uls plot;

run;

21、提交程序,观察残差的样本自相关系数和样本偏相关系数,看是否通过

了白噪声检验。写出模型方程式,并与真实模型对比。

22、回到graph窗口观察各种序列图形的异同。

23、退出SAS系统,关闭计算机.

实验六 分析美国国民生产总值的季度数据

一、实验目的:进一步学习数据分析技巧,进一步了解ARIMA模型。

二、实验内容:47年1季度到96年3季度美国国民生产总值的季度数据。

三、实验要求:写出分析报告。

四、实验时间:2小时。

五、实验软件:SAS系统。

六、实验步骤

1、开机进入SAS系统。

2、建立名为exp3的SAS数据集,输入如下程序:

data exp3;

input gnp@@;

date=intnx(‘qtr’,’1jan47’d,_n_-1);

format date yyqc.;

cards;

输入美国国民生产总值的数据

run;

注:Intnx函数按间隔递增日期,Intnx函数计算某个区间经过若干区间间 隔之后的间隔的开始日期或日期时间值,其中开始间隔内的一个日期或 日期时间值给出。

Intnx函数的格式如下:

Intnx(interval,from,n)

3保存上述程序,供以后分析使用(只需按工具条上的保存按钮,然后填写 完提问后就可以把这段程序保存下来)。

4、绘序列图,输入如下程序:

proc gplot data=exp3;

symbol1 i=spline;

plot gnp*date=1;

run;

5、观察图形,发现图形成指数函数上升形式,故做对数变换,输入如下程序:

data lexp;

set exp3;

lgnp=log(gnp);

run;

6、绘变换后序列图,输入如下程序:

proc gplot data=lexp;

symbol2 i=spline c=red;

plot lgnp*date=2;

run;

7、提交程序,到graph窗口中观察变换后的序列图,可以看出它成直线上升趋势。对

序列做初步识别,输入如下程序:

proc arima data=lexp;

identify var=lgnp nlag=12;

run;

8、提交程序,观察样本自相关系数,可看出有缓慢下降趋势,结合我们观察的图形,

我们知道要对序列做差分运算,作一阶差分,输入如下程序:

identify var=lgnp(1) nlag=12;

run;

9、提交程序,观察样本自相关系数,可看出样本自相关系数5步后是截尾的,那么确定

为MA(5)模型,进行参数估计,输入如下程序:

estimate q=5 plot;

run;

10、提交程序,观察输出结果,可看出模型通过了白噪声检验,说明模型拟合充分。

且MA1,3 , MA1,4的T值较小,说明参数显著为0,除掉这两项重新进行估计,输入如下程序:

estimate q=(1,2,5) plot;

run;

11、提交程序,观察输出结果,可看出模型通过了白噪声检验,说明模型拟合充分,

且残差标准误与前一估计相差很小,故以此结果为我们所要的结果,依此结果写出方程式。

12、进行预测,预测美国未来2年的每季国民生产总值。输入如下程序:

forcast lead=6 interval=qtr id=date out=results;

run;

data results;

set results;

gnp=exp(lgnp);

l95=exp(l95);

u95=exp(u95);

forecast=exp(forecast+std*std/2);

run;

proc print data=results;

var date forcast;

where date>=’1jan96’d;

run;

13、提交程序,并把预测值记录下来。

14、退出SAS系统,关闭计算机。

实验七 分析国际航线月度旅客总数数据

一、 实验目的:熟悉运用SAS 建立s Q D P q d p ARIMA ),,)(,,(模型的方法,进一步

了解s Q D P q d p ARIMA ),,)(,,(模型的特征。

二、实验内容:19497年1月至1960年12月国际航线月度旅客总数数据。

三、实验要求:写出分析报告。

四、实验时间:2小时。

五、实验软件:SAS 系统。

六、实验步骤

1、开机进入SAS 系统。

2、建立名为exp4的SAS 数据集,输入如下程序:

data exp4;

input air@@;

date=intnx(‘month ’,’1jan49’d,_n_-1);

format date monyy.;

cards;

输入国际航线月度旅客总数数据

run;

3、 保存上述程序,供以后分析使用(只需按工具条上的保存按钮,然后填写

完提问后就可以把这段程序保存下来)。

4、 绘序列图,输入如下程序:

proc gplot data=exp4;

symbol1 i=spline v=dot c=red;

plot air*date=1;

run;

5、 提交程序,观察图形,发现图形有很强的季节性,且成指数函数上升形式,故做对

数变换,输入如下程序:

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

sas基础知识

很全的sas基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure :聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型相关分析 The CATMOD Procedure :类别分析 The CLUSTER Procedure :聚类分析,包括11种(average linkage, the centroid method, complete linkage, density linkage (including Wong’s hybrid and th-nearest-neighbor methods), maximum likelihood for mixtures of spherical multivariate normal distributions with equal variances but possibly unequal mixing proportions, the flexible-beta method, McQuitty’s similarity analysis, the median method, single linkage, two-stage density linkage, and Ward’s minimum-variance method,机器翻译为:平均联动,重心法,完全连锁,密度连接(包括Wong混合模型,最近邻的方法),最大的可能性,McQuitty的相似性分析,中位数法,单联动,两阶段密度联动,Ward最小方差法)。 The CORRESP Procedure :简单的对应分析和多元对应分析(MCA) The DISCRIM Procedure :生成分类器的判别标准 The DISTANCE Procedure :距离,不相似或相似性分析 The FACTOR Procedure :因子分析和因子旋转 The FASTCLUS Procedure :快速聚类分析(给定计算出来的距离) The FREQ Procedure :频率统计 The GAM Procedure :广义可加模型 The GENMOD Procedure :广义线性模型,泊松回归、贝叶斯回归等 The GLIMMIX Procedure :generalized linear mixed models (GLMM),广义线性混合模型The GLM Procedure :最小二乘法模型,包括回归、方差、协方差、多元方差分析、偏相关。The GLMMOD Procedure :广义线性模型设计 The GLMPOWER Procedure :预测力和样本大小的线性模型分析 The GLMSELECT Procedure :变量选择,包括Lasso和LAR等。 The HPMIXED Procedure :线性混合模型,包括固定效应、随机效应等。 The INBREED Procedure :协方差或近亲繁殖系数。 The KDE Procedure :单变量和二元核密度估计 The KRIGE2D Procedure :二维克里格法,包括各向异性和嵌套的半方差图模型 The LATTICE Procedure :简单的栅格设计实验的方差分析和协方差分析 The LIFEREG Procedure :生存分析中的参数模型,包括各种截尾数据 The LIFETEST Procedure :生存分析的相关检验 The LOESS Procedure :非参数模型、多维数据、支持多因变量、直接和插值的kd树、统计推断、自动平滑参数的选择、执行迭代时有异常值的数据。 The LOGISTIC Procedure:logit回归

【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/d617138168.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 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

第 2 页共4 页

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

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 一系列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PROC步。这两类步骤是所有SAS程序的模块。通常用DATA步产生SAS数据集,而用PROC 步对SAS数据集内的数据进行分析处理并输出结果。 SAS程序是在Editor窗口采用全屏幕编辑方式输入。当程序输入完毕后,就可以提交给SAS系统执行,在菜单中选择Submit或按F3键都可以运行程序,也可以只提交一部分语句。LOG窗口显示程序执行过程中记录的信息,它包括执行的语句,生成的数据集中变量的个数及记录的个数,每一步花费的时间及出错信息等。SAS过程产生的输出显示在OUTPUT窗口。 SAS数据集 SAS数据集相当于其它数据库系统的表(Table);每一行称为一个观测,相当于其它数据库系统的一条记录;每一列称为一个变量。 SAS的变量只有两种类型:数值型和字符型;变量的长度缺省时为8个字节,用关键字LENGTH定义变量长度;可以对变量的输入、输出格式进行定义,用关键字INFORMA T、FORMAT来分别定义;还可以给变量加标签,标签是一个代替变量名的描述性标识,可以在一些确定的SAS过程中代替变量名被打印出来,用关键字LABEL定义。 SAS数据集在系统中以文件的形式存在,扩展名是.sas7bdat。 每次启动SAS系统后,系统自动开辟一个库名为WORK的临时存贮区,用来存贮DATA 步或其它过程生成的临时数据集。一旦退出SAS系统,这个临时存贮区就被删除,其中所有的临时数据文件也被删除。 为了创建永久的数据集,必须给这个数据集规定存贮的地方和名字两部分,第一部分称为库标记或逻辑库名(Libref),它总是使用LIBNAME语句把库标记和一个目录联系起来,用来指示数据集存贮的地方。例如:

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软件入门,一看就懂

绪论:SAS软件入门 在当今的信息时代,我们每天都生活在纷繁复杂的数据海洋中,如何管理好这些各式各样的数据,如何从每天接触到的海量数据中提取出对我们工作、生活有用的信息,帮助我们做出有利自己决策的信息,提高工作的效率和排除各种干扰数据对我们造成的伤害就成了一个非常重要的问题。数据已经成为我们工作生活中和外界交流的一种必不可少的语言,读懂数据肯定需要借助一些方法和工具,统计分析理论为我们处理分析数据提供了很多很好的方法和理论。但是面对海量数据的处理分析工作,没有计算机相关的应用软件是不可能完成的,而SAS软件就是一款这样功能强大的应用软件系统。 SAS(Statistical Analysis System)是由美国北卡罗来纳州的SAS institute公司开发的一款统计软件,它被广泛应用在商业、科研和金融领域。SAS不仅具有强大的统计分析功能,而且具有一般数据库软件的数据管理功能。 SAS软件是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由几十个专用模块构成,如:SAS/BASE,SAS/STAT,SAS/ETS,SAS/OR, SAS/IML和SAS/GRAPH等等, 功能非常强大,包括数据访问、数据储存及管理、图形处理、数据分析、应用开发、运筹学方法、报告编制、计量经济学与预测,医学统计与应用和生存分析等等。 SAS系统基本上可以分为四大部分:SAS数据库部分;SAS分析核心;SAS开发呈现工具;SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。 SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务:数据访问;数据呈现;数据管理;数据分析。截止2007年,软件最高版本为SAS9.2。 运用SAS的技术水平可以分为以下三个层面。第一层面:会使用SAS菜单以及一些菜单界面的SAS模块,如INSIGHT、ANALYST等,了解初步的SAS BASE语句,能用SAS系统作简单的数据分析和加工处理,具有一定的数理统计知识,掌握一定的SAS STAT过程。第二层面:精通SAS BASE,能用SAS语言编写复杂的SAS程序,能用SAS BASE进行大型的、复杂的数据加工整理和展现,掌握SAS和外部数据文件的接口,会进行复杂的统计建模和分析等,初步掌握一种基于SAS的开发工具。第三层面:在一、二层次基础上,进一步掌握SAS/AF、SAS/IML等,能开发基于SAS的数据管理和分析模块。 本绪论目的就是让初学者能够快速地熟悉SAS系统的应用,利用SAS语言具有丰富的数据管理功能,对数据读入、输出、复制、拆分、排序、合并、修改和查询等等操作,完成一些简单的数据处理和分析,即快速提升到SAS使用技术的第一层次水平上来。

SAS中的聚类分析方法总结(1)

SAS中的聚类分析方法总结(1) SAS中的聚类分析方法总结(1)——聚类分析概述(续2)5. 用proc distance做什么?我们知道数据变量分四类:名义变量、次序变量、interval变量和ritio变量。但sas 里面目前的聚类算法都要求变量时ratio变量。那想要对离散变量进行聚类怎么呢?一种想法自然是讲所有的离散变量都转成0-1变量。这会有如下几个问题:1) 变量的信息可能会有损失,比如次序型变量转成0-1变量后,次序信息就很难保留;2) 当离散变量的取值非常多时,转成0-1变量后生成的新变量也会非常多,这样也会造成很多处理上的不便;3) 0-1变量也没法做标准化等等一些运算,因为这种运算其实是没有意义的那该如何处理离散变量的聚类呢?答案是用proc distance。我们知道聚类过程中首先是从计算距离或者相似度开始的。一个很自然的想法就是针对离散变量定义有意义的距离(对离散变量和连续变量混合类型的数据)。Proc distance就是用来算这种距离的一个很好的过程。距离或者相似度可以看成是连续数据,自然就可以用sas里面的聚类算法了。 6. 用proc stdize做什么?前面说过聚类算法首先要算的距离,然后通过距离来执行后续的计算。在距离计算的过

程方差比较大的变量影响会更大,这个通常不是我们希望看到。所以非常有必要讲参与聚类的变量转换成方差尽量相同。Proc stdize就能实现这种功能。Proc stdize不仅提供了将变量转换了均值为0,方差转换为1的标准化,还提供了很多其它类型的标准化。比如,range标准化(变量减去最小值除以最大值和最小值得差) 7. 用proc varclus做什么?在做回归分析的时候,我们知道变量过多会有两个问题:1) 变量过多会影响预测的准确,尤其当无关紧要的变量引入模型之后;2) 变量过多不可避免的会引起变量之前的共线性,这个会影响参数估计的精度聚类分析实际上也存在类似的问题,所以有必要先对变量做降维。说到降维,马上有人会说这个可以用主成分啊,这个的确没错。但是主成分的解释性还是有点差。尤其是第二主成分之后的主成分。那用什么比较好呢?答案是proc varclus——斜交主成分。我们常说的主成分实际上正交主成分。斜交主成分是在正交主成分的基础上再做了一些旋转。这样得到的主成分不仅能保留主成分的优点(主成分变量相关程度比较低)。另外一方面又能有很到的解释性,并 且能达到对变量聚类的效果。使同类别里面的变量尽可能相关程度比较高,不同类别里面的变量相关程度尽可能低。这样根据一定的规则我们就可以在每个类别里面选取一些有

sas基础教程(实用版)

在SAS系统中提供了大量的菜单操作,不过它灵活与强大的功能更体现在编程上,本书的实验全部是以程序完成的,所以这里对SAS的菜单操作系统不作介绍,想了解相关内容的读者可以参考其它相关SAS书籍。 在SAS程序中,对数据的分析处理可划分为两大步骤: (1)将数据读入SAS系统建立的SAS数据集,称为数据步(DATA); (2)调用SAS的模块处理和分析数据集中的数据,称为过程步(PROC)。 每一数据步都是以DATA语句开始,以RUN语句结束。而每一过程步则都是以PROC语句开始,以RUN语句结束。当有多个数据步或过程步时,由于后一个DATA或PROC语句可以起到前一步的RUN语句的作用,两步中间的RUN语句也就可以省略。但是最后一个的后面必须有RUN语句,否则不能运行。 SAS还规定,每个语句的后面都要用符号“;”作为这个语句结束的标志。 在编辑SAS程式时,一个语句可以写成多行,多个语句也可以写成一行,可以从一行的开头写起,也可以从一行的任一位置写起。每一行输入完成后,用ENTER键可以使光标移到下一行的开头处,和我们在Windows下进行Word文档编辑相似。 例如:data zhouhm; input name $ sex$ math Chinese; cards; 王家宝男82 98 李育萍女89 106 张春发男86 90 王刚男98 109 刘颍女80 110 彭亮男92 105 ; proc print data = zhouhm; proc means data = zhouhm mean; var math Chinese; run; 绪2.1 data数据步简介

一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操

一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操 【数盟致力于成为最卓越的数据科学社区,聚焦于大数据、分析挖掘、数据可视化领域,业务范围:线下活动、在线课程、猎头服务、项目对接】【限时优惠福利】数据定义未来,2016 年 5 月12 日-14 日DTCC2016 中国数据库技术大会登陆北京!大会云集了国内外数据行业顶尖专家,设定2 个主会场,24 个分会场,将吸引共3000 多名IT 人士参会!马上领取数盟专属购票优惠88 折上折,猛戳文末“阅读原文” 抢先购票!摘要:本文主要是介绍一下SAS 的聚类案例,希望大家都动手做一遍,很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。这里重点拿常见的工具SAS+R语言+Python 介绍! 1 聚类分析介绍1.1 基本概念聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同,处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习,因为与监督学习不同,在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。通过上述表述,我们可以把聚类定义为将数据集中在某些方面具有相似性的数据成员进行分类组织的过程。因此,聚类就是一些数据实例的集合,这个集合中的元素彼此相似,但是它们都与其他聚类中的元素不同。在聚类的相关文献中,一个数据实例有时又被称为对象,因为现实世界中的一个对象可以用数据实例来描述。同时,它有时也被称作数据点(Data Point) ,因为我们可以用r 维空间的一个点来表示数据实例,其中r 表示数据的属性个数。下图显示了一个二维数据集聚类过程,从该图中可以清楚

聚类分析学习总结

聚类分析学习体会聚类分析是多元统计分析中研究“物以类聚”的一种方法,用于对事物的类别尚不清楚,甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下进行分类的场合。 聚类分析主要目的是研究事物的分类,而不同于判别分析。在判别分析中必须事先知道各种判别的类型和数目,并且要有一批来自各判别类型的样本,才能建立判别函数来对未知属性的样本进行判别和归类。若对一批样品划分的类型和分类的数目事先并不知道,这时对数据的分类就需借助聚类分析方法来解决。 聚类分析把分类对象按一定规则分成组或类,这些组或类不是事先给定的而是根据数据特征而定的。在一个给定的类里的这些对象在某种意义上倾向于彼此相似,而在不同类里的这些对象倾向于不相似。 1.聚类统计量 在对样品(变量)进行分类时,样品(变量)之间的相似性是怎么度量?通常有三种相似性度量——距离、匹配系数和相似系数。距离和匹配系数常用来度量样品之间的相似性,相似系数常用来变量之间的相似性。样品之间的距离和相似系数有着各种不同的定义,而这些定义与变量的类型有着非常密切的关系。通常变量按取值的不同可以分为:1.定量变量:变量用连续的量来表示,例如长度、重量、速度、人口等,又称为间隔尺度变量。 2.定性变量:并不是数量上有变化,而只是性质上有差异。定性变量还可以再分为: ⑴有序尺度变量:变量不是用明确的数量表示,而是用等级表示,例如文化程度 分为文盲、小学、中学、大学等。 ⑵名义尺度变量:变量用一些类表示,这些类之间既无等级关系,也无数量关系, 例如职业分为工人、教师、干部、农民等。 下面主要讨论具有定量变量的样品聚类分析,描述样品间的亲疏程度最常用的是距离。 .距离 1. 数据矩阵 x为第i个样品的第j个指标,数据矩阵如下表 设 ij 表1 数据矩阵

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