多元统计实验.doc

CLUSTER过程proc cluster method=namevar ;id ;copy ;run;下面列出的11种方法中任何一种都能被指定作为name(1)AVERAGE|AVE（类平均法）(2)CENTROID|CEN（重心法）(3)COMPLETE|COM（最长距离法）(4)DENSITY|COM（密度估计法）(5)EML（最大似然谱系聚类）(6)FLEXIBLE|FLE（可变类平均法）(7)MCQUITTY|MCQ（McQuitty的相似分析方法）(8)MEDIAN|MED（中间距离法）(9)SINGLE|SIN（最短距离法）(10)TWOSTAGE|TWO（两阶段密度估计法）(11)WARD|WAR（Ward法或离差平方和法）下面列出可用于proc cluster语句的选项data= 指定输入数据集。outtree= 指定输出数据集，可以用TREE过程绘图并实际分类nonorm 防止把距离归一化。standard|std 对数据标准化，均值为0，方差为1。ccc 计算ccc统计量。ccc是一种考核聚类效果的统计量，ccc较大的聚类效果较好。pseudo 输出伪F和伪统计量。rsquare|rsq 输出和半偏统计量，此选项在method=average或centroid时才起作用。在method=ward时，和半偏这两个统计量总会打印出来。noprint 禁止输出计算结果simple|s 对每个变量输出描述性统计量（均值、标准差等）。id语句 用于指定的变量用以区分聚类过程的输出和outtree=的数据集中的观测。var语句 用于指定聚类过程中使用的数值型变量。copy语句 用于把输入数据集中的变量复制到输出数据集中。TREE过程proc tree ;copy ;id ;run;data= 指定由cluster过程生成的outtree=数据集作为输入数据集out= 指定包含最终聚类结果的输出数据集nclusters|ncl 指定最终分类类数horizontal 横向画谱系聚类图，默认为纵向谱系图。graphics 画出高分辨率的图形。data d631; input name $ x ; cards;X1 1 X2 2 X3 3.5 X4 7 X5 9;proc cluster data=d631 method=single nonorm s ccc outtree=b631; var x; id name;run;proc tree data=b631 out=c631 ncl=2 horizontal graphics;run;proc print data=c631;run;title;goptions ftext=;data d641; input group $ x1-x6; cards; 190.33 43.77 9.73 60.54 49.01 9.04 135.20 36.40 10.47 44.16 36.49 3.94 95.21 22.83 9.30 22.44 22.81 2.80 104.78 25.11 6.40 9.89 18.17 3.25 128.41 27.63 8.94 12.58 23.99 3.27 145.68 32.83 17.79 27.29 39.09 3.47 159.37 33.38 18.37 11.81 25.29 5.22 116.22 29.57 13.24 13.76 21.75 6.04 221.11 38.64 12.53 115.65 50.82 5.89 144.98 29.12 11.67 42.60 27.30 5.74 169.92 32.75 12.72 47.12 34.35 5.00 153.11 23.09 15.62 23.54 18.18 6.39 144.92 21.26 16.96 19.52 21.75 6.73 140.54 21.50 17.64 19.19 15.97 4.94 115.84 30.26 12.20 33.61 33.77 3.85 101.18 23.26 8.46 20.20 20.50 4.30;proc print data=d641;run;proc cluster data=d641 method=ave std pseudo ccc outtree=b641; var x1-x6; id group;proc tree data=b641 horizontal graphics ; title ;run;title;proc cluster data=d641 method=med std pseudo ccc outtree=b641; var x1-x6; id group;proc tree data=b641 horizontal graphics ; title ;run;title;proc cluster data=d641 method=fle std pseudo ccc outtree=b641; var x1-x6; id group;proc tree data=b641 horizontal graphics ; title ;run;title;proc cluster data=d641 method=ward std pseudo ccc outtree=b641; var x1-x6; id group;proc tree data=b641 horizontal graphics n=5 out=c641 ; copy group x1-x6; title Ward;run;title Ward;proc sort