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

12008 501780 4986 278310 15.04 86575 11208 981367 13364 1295189 79.8 337947 12719 716491 4448 408796 15.68 99949 ;

proc princomp out=aaa prefix=z;

var x1-x6; run;

data a2;

set aaa;

proc print;

var z1-z2 ;run;