SAS判别分析和聚类分析
主成分分析、判别分析、聚类分析sas程序
一、主成分分析
１、数据引入
PROC IMPORT OUT= WORK.shuru
DA TAFILE= "E:\****\****\数据分析\试验\shouru.xls"
DBMS=EXCEL2000 REPLACE;
GETNAMES=YES;
RUN;
2、程序
proc princomp data=shouru out=defen;
var x1-x9;
run;
proc sort data=defen;
by prin1 prin2;
run;
proc print data=defen;
run;
二、判别分析
程序2.2
方法1：先改变shuru 数据的结构，把待判的数据去掉，再引入数据
data shouru1;
input diqu $ x1-x9;
cards;
广东211.3 114 41.44 33.2 11.2 48.72 30.77 14.9 11.1
西藏175.93 163.8 57.89 4.22 3.37 17.81 82.32 15.7 0
；
run;
proc discrim data=shouru
testdata=shouru1 method=normal
list all crosslist testlist;
class leixing;
var x1-x9;
run;
方法2：
原shuru数据不变，直接判别，但此法虽可判断待判的两省属于那类，但无法给出误判率；proc discrim data=shouru
out=a1
outstat=a2 outcross=a3
method=normal
list all crosslist testlist;
spss使用教程聚类分析与判别分析新
2．连续变量的样本亲疏程度的其他测量方法
连续变量亲疏程度的度量，除了上面的各 种距离外，还可以计算其他统计指标。如 Pearson相关系数、Sosine相似度等。
3．顺序或名义变量的样本亲疏程度测量 方法
对于此类变量，可以计算一些有关相似性 的统计指标来测定样本间的亲疏程度。
4．样本数据与小类、小类与小类之间的 亲疏程度测量方法
聚类分析的方法，主要有两种，一种是 “快速聚类分析方法”（K－Means Cluster Analysis），另一种是“层次聚类分析方法” （Hierarchical Cluster Analysis）。如果 观察值的个数多或文件非常庞大（通常观察值 在200个以上），则宜采用快速聚类分析方法。 因为观察值数目巨大，层次聚类分析的两种判 别图形会过于分散，不易解释。
快速聚类分析计算过程如下 首先需要用户指定聚类成多少类（比 如k类）。 然后SPSS确定k个类的初始类中心点。 SPSS会根据样本数据的实际情况，选择k个由 代表性的样本数据作为初始类中心。初始类中 心也可以由用户自行指定，需要指定K组样本 数据作为初始类中心点。
计算所有样本数据点到k个类中心点的 欧氏距离，SPSS按照距k个类中心点距离最短 原则，把所有样本分派到各中心点所在的类中， 形成一个新的k类，完成一次迭代过程。其中 欧氏距离（Euclidean Distance）的计算公 式为
SPSS数据统计与分析标准教程聚类和判别分析
1
260 260
SPSS 数据统计与分析标准教程
2．聚类分析中的相似性系数 聚类分析中的相似性系数一般用来测验变量之间的相似性，其取值范围介于-1～1 之 间。在实际分析中，变量之间相似性系数的大小，不仅取决于相似性关系绝对值的大小， 而且还取决于相关性方向。 距离分析中的相似性系数可分为积差相关性系数和夹角余弦等。 积差相关性系数为最常用的系数公式，要求测量数据为连续变化或近似于连续变化 的数据，其表现公式为：
Dij q 1 xik x jk
k 1 p 1 q
欧氏距离是聚类分析中最常用的计算方法，其表现公式为：
Dij q 2 xik x jk k 1
p 2
另外，在切比雪夫距离计算公式中，将会取空间两点各维度指标间的差值中绝对值 最大的那个值，来作为距离进行计算，其表现公式为： Dij q 1£Max K £ p xik x jk “ 马氏距离 马氏距离表示数据的协方差距离，可以有效计算两个样本之间的相似度，由于公式 中的 S 因素很难确定，所以该计算公式在分析中并不是理想的度量方式。表现公式为： s 1 2 Dij M Xi X j Xi X j
Rij
X ik X i X jk X j
k 1
p
SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析
SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析聚类分析与判别分析是SPSS统计分析中非常重要的两个方法。聚类
分析是寻找数据之间的相似性，将相似的数据划分为一个簇，从而实现对
数据的归类和分组。判别分析则是寻找数据之间的差异性，帮助我们理解
不同因素对于数据的影响程度，从而实现对数据的分类预测。
首先，我们来介绍聚类分析。聚类分析是根据数据之间的相似性进行
归类的一种方法，通过度量数据之间的相似性，将相似的数据归为一类。
它在寻找数据内在组织结构和特点上具有很大的作用。在SPSS中进行聚
类分析的步骤如下：
1.载入数据集：在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选
择需要进行聚类分析的数据集。
2.选择聚类变量：在"分析"->"分类"->"聚类"中，选择需要进行聚类
分析的变量。可以选择一个或多个变量作为聚类变量，决定了聚类的维度。
3.设置聚类参数：在设置参数的对话框中，可以选择使用不同的距离
测度和聚类算法。距离测度可以选择欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距
离等，而聚类算法可以选择层次聚类、K均值聚类等。根据具体的数据特点，选择合适的参数。
4.进行聚类分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行聚类分析，并
生成聚类的结果。聚类结果可以通过树状图、散点图等形式展示，便于我
们对数据的理解和分析。
接下来，我们来介绍判别分析。判别分析是一种通过建立数学模型，
根据不同的预测变量对数据进行分类和预测的方法。判别分析可以帮助我
们理解不同因素对于数据分类的重要性，从而进行有针对性的分析和预测。在SPSS中进行判别分析的步骤如下：
实验判别分析聚类分析
作聚类结果的树状图
PROC TREE DATA= HORIZONTAL SPACE=1; RUN; HORIZONTAL 指定树状图水平放置 默认为垂直放置 SPACE= 指定作图时间隔
指标聚类
3454名成年女子14个部位测量值相关系数矩阵
上体 手臂长 胸围 颈围 总肩宽 前胸 后背宽 前腰 后腰 总体 身高 下体 腰围 臀围 长 宽 节高 节高 高 长
METHOD=STEPWISE(默认) FORWARD、BACKWARD SLE=0.15 SLS=0.15
练习3： 调查心肌梗塞和健康人各30名，分 别测得其6项血脂指标，试建立判别函数式
TC 总胆因醇 TG 甘油三酯 HDLC 高密度脂蛋白胆固醇 LDLC 低高密度脂蛋白胆固醇 apoA 载脂蛋白A apoB 载脂蛋白B GROUP 心肌梗塞=1；正常人=2
腰围
臀围
3454名成年女子14个部位的聚类图(类平均法)
上体长 手臂长 下体长
y1 y2 y12
总体高
身高 前腰节 高 后腰节 高 胸围 腰围 臀围
y10
y11 y8 y9 y3 y13 y14
颈围
前胸宽
y4
y6
0.1 0.9 0.2 0.8 0.3 0.7 0.4 0.6 0.5 0.5 0.6 0.4 0.7 0.3
二、聚类分析
聚类分析是将样本个体或指标变量按其具 有的特征进行分类的一种统计分析方法。
SPSS判别分析与聚类分析资料讲解
Clus te r
1
2
.513
.877
.353
.713
Iterat ion Historay
Change in Cluster Centers
Iteration 1
1 .128
2 .111
2
.000
.000
a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is .000. The current iteration is 2. The minimum distance betw een initial centers is .512.
一、判别分析
例1：1991年全国各省、区、市镇居民月平均收
入数据如下表。1—11号省份为第一类，12—22
号省份为第二类，23—28号省份为第三类，考察
下列9个指标，判定29号广东、30号西藏属于哪
种收入类型？
X1:人均生活费收入
源自文库
X2:人均全民所有制职工工资
X3:人均人均来源于全民标准工资 X4:人均集体所有制工资
河南 9.42 27.93 8.20 8.14 16.17 9.42 1.55 9.76
spss第十六讲聚类分析与判别分析
类和类之间的距离
由一个点组成的类是最基本的类；如 果每一类都由一个点组成，那么点间的距 离就是类间距离。但是如果某一类包含不 止一个点，那么就要确定类间距离。 类间距离是基于点间距离定义的：比如两 类之间最近点之间的距离可以作为这两类 之间的距离，也可以用两类中最远点之间 的距离作为这两类之间的距离；当然也可 以用各类的中心之间的距离来作为类间距 离。
K-均值聚类分析 K-均值聚类法基本原理
K均值聚类法迭代终止条件
两次迭代计算的聚心之间距离的 最大改变量小于初始聚心间最小
距离的 倍
到达迭代次数的上限
K均值聚类的优缺点
优点：占有内存少、计算量小、 处理速度快，特别适合大样 本的聚类分析
缺点：1、应用范围有限，要求 用户指定分类数目；
Dk lxiG m k,xj iG nl dij
Dklxim Gk,xjaGxl dij
D k 2 l (xkxl)(xkxl)
1
D d kl
ij
nn k l xiGk xiGl
Dk2lW mW kW l
类间距离的计算方法
Nearest neighbor(最短距离法)—用两个类别中 各个数据点之间最短的那个距离来表示两个类 别之间的距离
备注
在计算时，各种点间距离和类间距离的选 择是通过统计软件的选项实现的。不同的 选择的结果会不同，但一般不会差太多。
如何用SAS进行统计分析
如何用SAS进行统计分析
SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。它提供了一系列功能和程序，用于数据处理、统计分析、预测建模、
图形展示和报告生成等。本文将介绍如何使用SAS进行统计分析，涵
盖数据导入、数据清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析和聚
类分析等内容。
1. 数据导入和数据清洗
在使用SAS进行统计分析之前，你需要将待分析的数据导入到
SAS软件中。SAS支持多种数据格式，包括CSV、Excel、Access等。
你可以使用SAS提供的PROC IMPORT过程将数据导入到SAS的数据
集中。
导入数据后，你需要对数据进行清洗。数据清洗的目的是去除数据
中的错误、缺失或异常值，以确保数据的质量。你可以使用SAS的数
据步骤（DATA STEP）来处理数据，例如删除缺失值、填补缺失值、
去除异常值等。
2. 描述性统计分析
描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程。它包括计算数据
的中心趋势（均值、中位数、众数）、数据的离散程度（标准差、方差、极差）、数据的分布形态（偏度、峰度）等。
在SAS中，你可以使用PROC MEANS过程进行描述性统计分析。
该过程可以计算多个变量的均值、标准差、最小值、最大值、中位数
等统计指标。此外，你还可以使用PROC UNIVARIATE过程计算数据
的偏度、峰度等统计值，并绘制直方图和箱线图来展示数据的分布情况。
3. 假设检验
假设检验是对样本数据进行推断性统计分析的一种方法。它用于判
断观察到的样本差异是否显著，从而对总体参数进行推断。
在SAS中，你可以使用PROC TTEST过程进行双样本t检验、单样本t检验和相关样本t检验等。此外，PROC ANOVA过程可以用于方
SPSS统计分析 第八章 聚类分析与判别分析
Plots
Dendrogram：输出树状图 Icicle 输出冰状图 All cluster所有聚类的冰状图 Specified range of clusters 某一指定范围的冰状图
None 不显示冰状图
Orientation冰状图的方位
Method（确定聚类方法）
根据分类对象的不同分为样品聚类(Q聚类) 和变量聚类（R聚类）。
（一）样品聚类
样品聚类在统计学中又称为Q型聚类。用
SPSS的术语来说就是对事件(Cases)进行 聚类，或是说对观测量进行聚类。是根据 被观测的对象的各种特征，即反映被观测 对象的特征的各变量值进行分类。
样品聚类是进行判别分析之前的必要工作。根 据样品聚类的结果进行判别分析，得出判别函 数，进而对其他研究对象属于哪一类作出判断。 例如在选拔少年运动员时首先要根据少年的身 体形态、身体素质、心理素质、生理功能的各 种指标(变量)进行测试，得到各种指标的测试值 (变量值)，据此对少年进行分类。根据分类结果 再求得出选材的判别函数，作为选材的依据。
statistics
Agglomeration schedule 凝聚顺序表； Proximity maxtrix输出距 离矩阵 None 不显示聚类成员 Single solution显示出聚 为一定类数的各观测量所 属的类 Range of solution显示某 范围中，每一步各观测量 所属的类
第八章聚类分析与判别分析
SAS软件与统计应用教程
STAT
(2) 根据统计量确定分类个数 在SAS的CLUSTER过程中，提供一些统计量可以近
似检验类个数如何选择更合适，用统计量决定类数的方
法来自统计的方差分析思想，下面作一些介绍。
1) R2统计量
R2 1 PG T
其中PG为分类数为G个类时的总类内离差平方和，T为
所有样品或变量的总离差平方和。R2越大，说明分为G
SAS软件与统计应用教程
STAT
3. 系统聚类分析的方法
设有原始数据阵，如表8-1所示。G为在某一聚类水平
上的类的个数，Ck是当前(水平G)的第k类，nk为Ck中的 样品个数，DKL为第G水平的类CK和类CL之间的距离。
根据类间距离计算方法的不同，有11种不同的聚类方
法：
(1) 类平均法 类平均法(Average Linkage)用两类样品两两观测间距
TREE过程可以把CLUSTER过程产生的OUTTREE = 数据集作为输入，画出聚类谱系图，并按照用户指定的 聚类水平(类数)产生分类结果数据集。一般格式如下：
PROC TREE <选项列表>； COPY <复制变量>； ID <变量>； RUN； 其中：
1) PROC TREE语句为调用TREE过程的开始，其常 用选项及功能见表8-3。
2) VAR语句指定用来聚类的数值型变量。如果缺省， 则使用没有列在其他语句中的所有数值型变量。
实验报告八-SAS聚类分析与判别分析
实验报告
实验项目名称聚类分析与判别分析所属课程名称统计分析及SAS实现实验类型验证性实验
实验日期2016-12-19
班级数学与应用数学
学号
姓名
成绩
图8.1 聚类谱系图
图8.1为proc cluster过程不得出的谱系图，为更方便直观，我们利用proc tree过程步得出图8.2。
②利用proc tree过程步得出聚类谱系图。
过程步：
proc tree data=Lmf.tree1 horizontal;
id region;
run;
结果：
The TREE Procedure
Ward's Minimum Variance Cluster Analysis
图8.2 聚类谱系图
由表8.2、图8.2得出，分为三类较合适，第一类为北京、天津、上海，第二类为河北、山东、河南、内蒙、江苏、浙江、山西、湖北、四川、福建、江西、湖南、海南、广东、新疆、广西、吉林、黑龙江、辽宁、陕西，第三类为安徽、宁夏、贵州、云南、甘肃、青海、西藏。
【练习8-2】有6个铅弹头，用“中子活化”方法测得7种微量元素含量数据。
表 7种微量元素含量数据
Num Ag Al Cu Ca Sb Bi Sn
10.05798 5.515347.121.918586174261.69
20.08441 3.97347.219.71794720002440
30.07217 1.15354.85 3.052386014459497
40.1501 1.702307.515.031229014616380
5 5.744 2.854229.69.6578099126612520
SAS判别分析和聚类分析
4.变量聚类
4.变量聚类
46
4.变量聚类
变量聚类的结果和相关统计量
47
4.变量聚类
由变量 计算类 的主成 分的标 准回归 系数 变量与类的 主成分之间 的相关系数
48
4.变量聚类
类与类之间的 相关系数
49
4.变量聚类
每一步分类的效果评价
50
4.变量聚类
51
根据典型变量的分类结果
19
4.逐步判别分析
最后得到的判别函数中，所有变量都是显著的
建立辨别函数
直到在可选的变量中，既没有变量被选入也没有变量被删除为止。
循环，直到不进不剔
对已有的变量也进行检验，将不显著的变量剔除
剔除
在建立判别函数时逐个引入变量，每一步选择都一个判别能力最显著的变量进入判别函数
逐个引入
20
4.逐步判别分析
SAS过程
在进行逐步判别分析时， 使用STEPDISC过程只能 完成变量的筛选。要实 现完整的判别分析，则 1.STEPDISC过程对变 量进行筛选，在得出 筛选结果 2.利DISCRIM 过程依据筛选 出的变量进行 判别分析。 两步走
还需要联合使用DISCRIM
过程。
21
4.逐步判别分析
SAS
判别分析
1
l判别分析简介ick to add Title
数据分析方法 sas
数据分析方法sas
SAS（Statistical Analysis System）是一种常用的数据分析方法，它是一套软件系统，利用统计分析和数据管理等技术，对大规模复杂数据进行处理、分析和挖掘。以下是SAS的一些常见数据分析方法：
1. 描述性统计分析：通过计算各种统计指标（如均值、中位数、标准差等）来描述数据的特征和分布。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、处理和转换，包括处理缺失值、异常值和重复值，变量的标准化或归一化等。
3. 假设检验：通过对比实际数据和理论假设，判断某个因素对数据的显著影响，例如t检验、方差分析、卡方检验等。
4. 方差分析（ANOVA）：用于分析多个因素对数据之间差异的影响，并判断因素之间是否存在显著差异。
5. 回归分析：通过建立回归模型，探究自变量与因变量之间的关系，并预测因变量的值。
6. 聚类分析：将数据按照相似性进行分组，发现其中的内在结构和模式。
7. 因子分析：将大量的变量简化为少数几个综合指标（因子），以揭示变量背后的潜在变量结构。
8. 决策树：通过构建分类或回归树，对数据进行分组或预测。
9. 关联规则分析：通过挖掘大量事务数据中的频繁项集，找出项集之间的关联关系，用于市场篮子分析、交叉销售等。
以上只是SAS的一部分数据分析方法，SAS还包括更多的统计方法和机器学习算法，可以根据具体问题和需求选择合适的方法进行数据分析。
利用sas做谱系聚类的介绍
聚类分析
.转载自网站
作者：北京大学概率统计系李东风
聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。但是，判别分析是已知分类然后总结出判别规则，是一种有指导的学习；而聚类分析则是有了一批样本，不知道它们的分类，甚至连分成几类也不知道，希望用某种方法把观测进行合理的分类，使得同一类的观测比较接近，不同类的观测相差较多，这是无指导的学习。
所以，聚类分析依赖于对观测间的接近程度（距离）或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。
SAS/STAT中提供了谱系聚类、快速聚类、变量聚类等聚类过程。
谱系聚类方法介绍
谱系聚类是一种逐次合并类的方法，最后得到一个聚类的二叉树聚类图。其想法是，对于
个观测，先计算其两两的距离得到一个距离矩阵，然后把离得最近的两个观测合并为一类，于是我们现在只剩了个类（每个单独的未合并的观测作为一个类）。计算这个类两两之间的距离，找到离得最近的两个类将其合并，就只剩下了个类……直到剩下
两个类，把它们合并为一个类为止。当然，真的合并成一个类就失去了聚类的意义，所以上面的聚类过程应该在某个类水平数（即未合并的类数）停下来，最终的类就取这些未合并的类。决定聚类个数是一个很复杂的问题。
设观测个数为，变量个数为，为在某一聚类水平上的类的个数，为第个观测，是当前（水平）的第类，为中的观测个数，为均值向量，
为类中的均值向量（中心），为欧氏长度，为总离差平方
和，为类的类内离差平方和，为聚类水平
对应的各类的类内离差平方和的总和。假设某一步聚类把类和类合并为下一水平的类，则定义为合并导致的类内离差平方和的增量。用代表两个观测之间的距离或非相似性测度，为第水平的类和
SAS期末论文-聚类分析-判别分析
《统计软件》课程
期末论文
系（院）：理学院
专业：数学与应用数学
班级：
学生姓名：
学号：
指导教师：耿兴波
开课时间：2012-2013 学年一学期
目录
题目： (2)
1.聚类分析 (2)
2.判别分析 (2)
要求： (2)
SAS软件介绍 (2)
一、概述 (2)
二、SAS系统的特点 (3)
聚类分析 (4)
基本原理： (4)
使用的程序 (5)
运行结果 (5)
指令介绍 (8)
结果分析 (8)
判别分析 (9)
基本原理： (9)
使用的程序 (9)
运行结果 (10)
指令介绍 (20)
结果分析 (22)
总结 (22)
感谢 (22)
参考文献 (23)
1
题目：
1.聚类分析
某网站键鼠频道为广大职业玩家及游戏爱好者策划了一次全面的游戏鼠标横向测试，通过专家和消费者打分的形式，收集到了13款游戏鼠标的重要参数，即外观及手感、芯片及微动、功能及驱动、兼容性、游戏性等数据，（数据见Mouse_Cluster.sas7bdat）。要求以这些指标为依据对所收集的样本进行聚类分析。
2.判别分析
在上述聚类分析中，取Ward法聚类结果把13个鼠标分为3类。假定这13个鼠标的样本来自于已有类别的总体（即已知具体鼠标类别的训练样本）。现又有两款鼠标的测评数据（Mouce_Discrim.sas7bdat），试利用判别分析的方法把两款鼠标归入对应的类别。要求：
1．介绍SAS软件。
2．介绍聚类分析的基本原理
3．介绍使用了哪些命令。
4．介绍题目，结果及最后的分析。
SAS软件介绍
一、概述
SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为9.0版，大小约为1G。经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。在英美等国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构选材的条件之一。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，并在96～97年度被评选为建立数据库的首选产品。堪称统计软件界的巨无霸。在此仅举一例如下：在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见SAS的权威地位。
《SPSS16实用教程》第8章聚类分析与判别分析
所谓小类，是在聚类过程中根据样本之间亲疏程度形成 的中间类，小类和样本、小类与小类继续聚合，最终将所有 样本都包括在一个大类中。 在SPSS聚类运算过程中，需要计算样本与小类、小类与 小类之间的亲疏程度。SPSS提供了多种计算方法（计算规 则）。
（1）最短距离法（Nearest Neighbor）当前某个样本与已经形成小类中的 各样本距离的最小值作为当前样本与该小类之间的距离。 （2）最长距离法（Furthest Neighbor） 以当前某个样本与已经形成小类中 的各样本距离的最大值作为当前样本与该小类之间的距离。 （3）类间平均链锁法（Between-groups Linkage） 两个小类之间的距离为两个小类内所有样本间的平均距离。 （4）类内平均链锁法（Within-groups Linkage）与小类间平均链锁法类似， 这里的平均距离是对所有样本对的距离求平均值，包括小类之间的样本对、 小类内的样本对。
SPSS 16实用教程
第8章 聚类分析与判别分析
8.1
聚类分析与判别分析的基本概念
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22
4.逐步判别分析
23
4.逐步判别分析
逐步筛选过程的总结
24
4.逐步判别分析
DISCRIM过程判别结果
25
聚类分析
聚类分析简介
系统聚类 快速聚类 变量聚类
1.聚类分析简介
分类的问题一般有两种：一是根据已知的类别将现有的样品归属于其中的 某一类；另一种是在不知道要分的类别甚至不知道要分几类的情况下，根据现 有样品自身的性质和它们相互之间的接近程度进行划分归类。前者一种问题可 以通过判别分析的方法来处理，这在上一章已经做出了介绍；后者则可以通过 聚类分析来加以解决，我们将在本章中予以介绍。 聚类分析从数值分类学发展而来，它引入了数学和多元统计的方法，克服 了定性分类的主观性和随意性，能够比较合理地揭示客观事物内在的特征与联 系，对于大样本、多因素以及多指标问题更体现出了其优势所在。根据聚类对 象的不同，可以将聚类分析分为两种：Q型聚类和R型聚类。Q型聚类是对样品 进行分类，R型聚类则是对变量（指标）进行分类。
PROC DISCRIM DATA=典型变 量数据集; CLASS 分 类变量名; VAR 典 型变量名; RUN;
15
3.典型判别分析
16
3.典型判别分析
在临时数据库work下数据集 下可以查看到数据集CAN， 为每个观测对应的典型变量 得分
17
3.典型判别分析
典型变量系数
18
3.典型判别分析
4.变量聚类
4.变量聚类
46
4.变量聚类
变量聚类的结果和相关统计量
47
4.变量聚类
由变量 计算类 的主成 分的标 准回归 系数 变量与类的 主成分之间 的相关系数
48
4.变量聚类
类与类之Hale Waihona Puke Baidu的 相关系数
49
4.变量聚类
每一步分类的效果评价
50
4.变量聚类
51
4.变量聚类
2、VARCLUS过程
语句说明：
（1）PROC语句用于规定运行VARCLUS过程，并指定要分析的数据集名。 （2）VAR语句规定要进行分类的数值型变量。如果不使用该语句，则默认 对所有的数值型变量进行分类。 （3）PARTIAL语句规定了偏出变量（即固定变量），使得VARCLUS过程 将基于偏相关来进行分类。 （4）SEED语句规定的变量将作为初始分类的变量。
根据典型变量的分类结果
19
4.逐步判别分析
最后得到的判别函数中，所有变量都是显著的
建立辨别函数
直到在可选的变量中，既没有变量被选入也没有变量被删除为止。
循环，直到不进不剔
对已有的变量也进行检验，将不显著的变量剔除
剔除
在建立判别函数时逐个引入变量，每一步选择都一个判别能力最显著的变量进入判别函数
逐个引入
20
4.逐步判别分析
SAS过程
在进行逐步判别分析时， 使用STEPDISC过程只能 完成变量的筛选。要实 现完整的判别分析，则 1.STEPDISC过程对变 量进行筛选，在得出 筛选结果 2.利DISCRIM 过程依据筛选 出的变量进行 判别分析。 两步走
还需要联合使用DISCRIM
过程。
21
4.逐步判别分析
SAS
判别分析
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l判别分析简介ick to add Title
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一般判别分析k
典型判别分析
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逐步判别分析
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1.判别分析简介
样本
已知数据
Title函数 in here
判别方法
归类
确定类别
2.一般判别分析
方法
距离判别法
通过计算距离函数 来进行判别，即样 品与哪个总体之间 的距离最近，则判 断它属于哪个总体 。我们一般利用马 氏距离来描述。
2.系统聚类
2.系统聚类
PSEUDO规定输出伪F和T平方统计量 OUTtree=数据集名，生成一个输出数据 集，用于TREE过程绘制树状聚类谱系图， 如果不使用该选项，则生成DATAN数据集
输出立方聚类标准，R2和半偏 R2统计量
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2.系统聚类
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3.快速聚类
当样本量很大时，如果每一步聚类都还要进行两两比较，则整个聚类过程 需要很长的时间。这时采用快速聚类就可以很好地解决这一问题。快速聚类是 一种动态的聚类过程，它先从粗略的分类开始，然后进行逐步修改，直到找到 合理的分类。 快速聚类的基本思想是：首先选取一些凝聚点，使样品以最近的凝聚点进 行聚类，这样就可以将样品作出粗略的分类，然后按照某种准则一次次地进行 调整，直到不能继续调整为止。快速聚类与计算中的迭代法很类似，都是从初 始情形开始，逐步进行优化，直到得出一定条件下的最优结果。由于每一步都 要将原先的分类作出调整，因此快速聚类不同于系统聚类，不能绘制出谱系图。
4.变量聚类
采用分裂聚类时，变量聚类的一般步骤是： （1）首先将所有的变量都作为一个类来处理。 （2）从当前的类中选择一个将要被分裂的类，选择的标准是用它的主成 分所解释的方差百分比最小或第二特征值最大。 （3）将选中的类分裂为两个类，具体方法是：计算出此类的第一主成分 和第二主成分，然后进行斜交旋转，再将每个变量分配到旋转后的两个主成分 对应的类中去，分配的原则是使得变量与主成分的相关系数最大。 （4）根据分裂后现有的类，对变量进行调整重新分配到这些类中去，使 得这些类的主成分解释的方差最大。 （5）重复步骤（2）-（4），直到满足某一准则时，停止聚类过程，产生 最终的变量分类结果。
3.快速聚类
FASTCLUS过程
PROC FASTCLUS DATA=数据集名 <选项>; VAR 变量名列表; ID 变量名; RUN;
3.快速聚类
3.快速聚类
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3.快速聚类
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3.快速聚类
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4.变量聚类
变量聚类即R型聚类，它是通过分析变量（指标）间的亲疏关系来对变量 做出分类，以达到对变量进行归纳和整理的目的。 对变量进行分类可以通过两种途径来实现：一种简单的办法是对数据矩阵 进行转置，那么转置后的变量就处于观测的地位，我们可以将它们作为一个个 “样品”来进行Q型聚类，可以采用系统聚类的方法，也可以采用快速聚类的 方法。但是，由于我们在Q型聚类中经常采用的是欧式距离，这对变量来说没 有现实的意义，故而这种处理途径的效果并不好。另一种方法是利用相关系数 来对变量之间的关系进行描述，然后采用一些聚类方法达到对变量进行分类的 目的。显然，这一种方法更易于被接受和理解。 变量聚类一般根据相关阵或协方差阵对变量进行分裂聚类或谱系聚类，类 的选择则是根据主成分分析的思想，使得每一类的第一主成分所解释的方差达 到最大。
2.系统聚类
CLUSTER过程
PROC CLUSTER DATA=数据集名 METHOD=聚类方法 <选项>; VAR 变量名列表; ID 变量名; RUN;
TREE过程
PROC TREE DATA=数据集名 <选项>; ID 变量名; NAME=变量名; HEIGHT 变量名; PARENT=变量名; FREQ=变量名; RUN;
2.系统聚类
系统聚类的基本思想是：首先定义样品间的距离以及类之间的距离，然后 将距离最近的样品聚成一类，再减少类的个数并将距离较近的样品聚到一类， 这个过程一直进行下去，使得每个样品都能聚到合适的类中。 具体地来说，系统聚类的过程是：第一步，直接将n个样品独自划为一类， 即共有n类；第二步，先计算上一步中任意两类（即两两样品）之间的距离， 然后将距离最近的两类（也就是两个样品）聚为一类，这样共有n-1类；第三步， 先计算上一步中任意两类之间的距离，再将距离最近的两类合并为一类，这样 共有n-2类；这样的步骤一直进行下去，直到最后将所有的样品都聚为一类。
2.系统聚类
3、TREE过程
语句说明： （1）PROC语句用于规定运行TREE过程，并指定要分析的数据集名。 DATA=数据集应是由聚类过程输出的数据集。 （2）ID语句规定的变量用以在打印输出的树状谱系图中识别对象。ID变量 可以是字符或数值变量。 （3）NAME语句规定一个字符或数值变量，用以识别由每个观测代表的节 点。 （4）HEIGHT语句规定一个数值型变量用于定义这个树中每个节点的高度。 （5）PARENT语句规定一个字符或数值变量来识别这个树中表示每个观测 的父辈的节点。
Bayes判别法
假定事先对对象有 了解，通过先验概 率分布来描述，抽 取样本后，用样本 修正先验概率分布， 并得到后验概率分 布，然后统计推断。
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2.一般判别分析
基本过程
语句说明2
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语句说明1
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SAS过程
例题及过程
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2.一般判别分析
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2.一般判别分析
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2.一般判别分析
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2.一般判别分析
2.系统聚类
为了直观地反映每一步聚类的结果，可以将以上的聚类过程绘制成谱系图 进行分析，所以系统聚类又称为谱系聚类，
2.系统聚类
根据系统聚类的原则，将距离最小的两类合并为新的一类。由类间距离的 不同定义产生了不同的系统聚类方法。常用的系统聚类法有： （1）类平均法（Average Linkage） （2）最短距离法（Single Linkage） （3）最长距离法（Complete Method） （4）中间距离法（Median Method） （5）重心法（Centroid Method） （6）可变类平均法（Flexible-Beta Method） （7）Ward最小方差法（Ward’s Minimum-Variance Method） （8）McQuitty相似分析法（McQuitty’s Similarity Analysis） （9）最大似然法（EML） （10）密度估计法（Density Linkage） （11）两阶段密度估计法（Two-Stage Density Linkage）
各类间的平方距离和线性判别函数
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2.一般判别分析
回判结果
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2.一般判别分析
回判汇总结果及各类错判比例
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2.一般判别分析
对待确定的数据判定结果
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2.一般判别分析
对分类情况的汇总
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3.典型判别分析
主要思想
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3.典型判别分析
PROC CANDISC DATA=数据集； CLASS 分类 变量名; VAR 变量名 列表; BY 分组变量 名; RUN;