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聚类分析 SAS实验 广东药学院公共卫生学院 SAS聚类分析过程 系统聚类过程 Cluster过程 快速聚类过程 Fastclus过程 变量聚类过程 Varclus过程 画树状图过程 Tree过程 系统聚类过程 Cluster过程 样本聚类 小样本 原始数据 example1距离矩阵 type distance 指标聚类 变量个数少 距离矩阵 type distance example2 系统聚类过程 Cluster过程 每个观测各成一类 计算两两类间距离 距离最近的两类合并 所有观测合并为一类 系统聚类过程 Cluster过程 类平均法 method ave 重心法 method cen 最长距离法 method com 可变类平均法 method fle 最短距离法 method sin 中间距离法 method med Ward最小方差法 method war 密度估计法 method den 系统聚类过程 Cluster过程 Procclusterdata example1method singlestdccc Varx1 x2 Idname run Proctreehorizontalspace 3 Idname Run 指定计算类间距离方法 原始变量标准化 输出聚类统计量 聚类分析常用指标 复相关系数的平方RSQ squaredmultiplecorrelation 表示总体变异被类变异所解释的比例半偏复相关系数的平方SPRSQ semipartialr squared 表示合并两类后导致复相关系数的平方的减少量 聚类分析常用指标 CCC cubicclusteringcriterion RMS root mean squarestandarddeviation 表示所有距离平方的均数的平方根值标准距离 normalizedRMSdistance 表示两类合并时的距离与RMS之比 快速聚类过程 Fastclus过程 选择若干观测初始凝聚点 计算观测到凝聚点距离 将观测按距离最小原则归类 调整各类凝聚点 分类没有变化 快速聚类过程 Fastclus过程 大样本快速聚类 n 100 100 000 输出类内指标均值 比较类间差异没有原始数据标准化功能需要指定类别数或初始凝聚点间最小距离不能输出作树状图的聚类信息 快速聚类过程 Fastclus过程 procfastclus maxclusters 3 radius 4distance varx1 x3 run 指定允许的最大分类个数 指定凝聚点间的最小距离 计算类间距离 变量聚类过程 Varclus过程 变量聚类每一类的第一主成分所解释的方差为最大可输出作树状图 tree过程 的数据集可输出计算每一类主成分得分 score过程 的数据集 变量聚类过程 Varclus过程 procvarclusdata Proteinouttree treemaxclusters 4 varRedMeat Fru
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