SAS聚类分析程序
sas聚类作业
SAS作业（聚类分析）40901075 09级经济学基地二班辛凯璇1、给出一个样本事务数据库，对它实施K-平均算法n=8,k=2),试给出迭代过程和最后得到的聚类。
将数据放入坐标轴中，横轴为属性1，纵轴为属性2。
n=8 k=2首先选择4和7作分别作为两个类中的初始样本对象，计算余下6个对象与4和7的距离，根据相似度，数据被聚为两类：C1={1,2,3,4} C2={5,6,7,8}计算C1、C2中心点M1和M2M1={(1+2+1+2)/4,(1+1+2+2)/4}={1.5,1.5}M2={(4+5+4+5)/4,(4+4+5+5)/4}={4.5,4.5}此时，E2=e12+e22=2+2=4重新计算1-8与M1,M2的距离，数据的聚类仍然保持不变，C1={1,2,3,4} C2={5,6,7,8}此时，算法停止，因为如果继续分析新中心和样本之间的距离，样本会全部分配给同样的类。
因此，数据被分为两类，第一类中心点为{1.5,1.5}，C1=｛1，2，3，4｝，第二类中心点为｛4.5，4.5｝，C2=｛5，6，7，8｝。
2、给出一个样本事务数据库，采用凝聚层次聚类(n=8,k=2)，利用最小距离方法，试给出聚类过程和最后形成的聚类。
将数据放入坐标轴中，横轴为属性1，纵轴为属性2。
n=8 k=2将每个对象看成一个新类。
首先计算两两对象之间的距离，根据最小距离法，分别由1，2和5，6形成一个新类，1，2与3，5，6与7可以分别再形成一个新类，1，2，3与4，5，6，7与8分别可以再形成一个新类。
此时，形成的两个聚类是：C1={1,2,3,4}，C2={5,6,7,8}。
甚至还可以将1，2，3，4，5，6，7，8形成一个聚类。
凝聚层次聚类法需要设定阀值，因此最终的聚类结果和设定的距离阀值有关。
SAS 聚类分析方法
SAS 聚类分析（描述算法）系统聚类法系统聚类法（Hierarchical clustering method ）是目前使用最多的一种方法。
其基本思想是首先将n 个样品看成n 类（即一类包括一个样品），然后规定样品之间的距离和类与类之间的距离。
将距离最近的两类合并为一个新类，在计算新类和其他类之间的距离，再从中找出最近的两类合并，继续下去，最后所有的样品全在一类。
将上述并类过程画成聚类图，便可以决定分多少类，每类各有什么样品。
系统聚类法的步骤为：①首先各样品自成一类，这样对n 组样品就相当于有n 类；②计算各类间的距离，将其中最近的两类进行合并；③计算新类与其余各类的距离，再将距离最近的两类合并；④重复上述的步骤，直到所有的样品都聚为一类时为止。
下面我们以最短距离法为例来说明系统聚类法的过程。
最短距离法的聚类步骤如下：① 规定样品之间的距离，计算样品的两两距离，距离矩阵记为()0S ，开始视每个样品分别为一类，这时显然应有pq d q p D =),(；② 选择距离矩阵()0S 中的最小元素，不失一般性，记其为),(q p D ，则将p G 与q G 合并为一新类，记为m G ，有q p m G G G ⋃=；③ 计算新类m G 与其他各类的距离，得到新的距离矩阵记为()1S ；④ 对()1S 重复开始进行第②步，…，直到所有样本成为一类为止。
值得注意的是在整个聚类的过程中，如果在某一步的距离矩阵中最小元素不止一个时，则可以将其同时合并。
● 系统聚类法是最常用的一种聚类方法，常用的系统聚类方法有最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法、重心法、Ward 最小方差法、密度估计法、两阶段密度估计法、最大似然估计法、相似分析法和可变类平均法。
● 大多数的研究表明：最好综合特性的聚类方法为类平均法或Ward 最小方差法，而最差的则为最短距离法。
Ward 最小方差法倾向于寻找观察数相同的类。
类平均法偏向寻找等方差的类。
SPSS聚类分析具体操作步骤spss如何聚类
算法步骤：初始 化聚类中心、分 配数据点到最近 的聚类中心、重 新计算聚类中心、 迭代直到聚类中 心不再变化
适用场景：探索 性数据分析、市 场细分、异常值 检测等
注意事项：选择 合适的聚类数目、 处理空值和异常 值、考虑数据的 尺度问题
定义：根据数据点间的距离或相似性，将数据点分为多个类别的过程 常用方法：层次聚类、K-均值聚类、DBSCAN聚类等 适用场景：适用于探索性数据分析，发现数据中的模式和结构 注意事项：选择合适的距离度量方法、确定合适的类别数目等
常见的聚类分析方法包括层次聚类、Kmeans聚类、DBSCAN聚类等。
聚类分析基于数据的相似性或距离度量， 将相似的数据点归为一类，使得同一类 中的数据点尽可能相似，不同类之间的 数据点尽可能不同。
聚类分析广泛应用于数据挖掘、市场细分、 模式识别等领域。
K-means聚类：将数据划分为K个簇，使得每个数据点到所在簇中心的距离之和最小
聚类结果的可视化：通过图表展示聚类结果 聚类质量的评估：使用适当的指标评估聚类效果的好坏 聚类结果的解释：根据实际需求和背景知识，对聚类结果进行合理的解释和解读 聚类结果的应用：探讨聚类结果在各个领域的应用场景和价值
SPSS聚类分析常 用方法
定义：将数据集 划分为K个聚类， 使得每个数据点 属于最近的聚类 中心
聚类结果展示：通过图表或表格展示聚类结果，包括各类别的样本数和占比
聚类质量评估：采用适当的指标评估聚类效果，如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等
聚类结果解读：根据业务背景和数据特征，解释各类别的含义和特征 聚类结果应用：说明聚类分析在具体场景中的应用，如市场细分、客户分类等
SPSS聚类分析注 意事项
确定聚类变量：选 择与聚类目标相关 的变量，确保变量 间无高度相关性。
sas聚类分析(SAS)分解
个体与小类、小类与小类间“亲 疏程度”的度量方法
SPSS中提供了多种度量个体与小类、小类 与小类间“亲疏程度”的方法。与个体 间“亲疏程度”的测度方法类似，应首 先定义个体与小类、小类与小类的距离。 距离小的关系亲密，距离大的关系疏远。 这里的距离是在个体间距离的基础上定 义的，常见的距离有：
似程度通常可以用简单相关系数或者等 级相关系数等；一是个体间的差异程度 ，通常通过某种距离来测度。
1、定距型变量个体间距离的计算方式
欧式距离（Euclidean distance）
k
(xi yi )2 (73 66)2 (68 64)2 i1
平方欧式距离（Squared Euclidean distance ） 切比雪夫（Chebychev）距离
各变量间不应有较强的线性相关关系
学校
参加科研 人数
（人）
投入经费 （元）
立项课题 数（项）
样本的欧氏距离
元
万元
1
410
4380000
19
（1，2） 265000
81.623
2
336
1730000
21
（1，2） 218000
193.7
3
490
220000
8
（1，2）
47000
254.897
层次聚类
1 层次聚类的两种类型和两种方式 层次聚类又称系统聚类，简单地讲是指聚类过程
（1）间隔尺度。变量用连续的量来表示，如“ 各种奖金”、“各种津贴”等。
（2）有序尺度。指标用有序的等级来表示，如 文化程度分为文盲、小学、中学、中学以上 等有次序关系，但没有数量表示。
（3）名义尺度。指标用一些类来表示，这些类 之间没有等级关系也没有数量关系，如表中 的性别和职业都是名义尺度。
SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析
SPSS聚类分析过程聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤：1.数据预处理（标准化）2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述）3.聚类（根据不同方法进行分类）4.确定最佳分类（类别数）SPSS软件聚类步骤1. 数据预处理（标准化）→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可：标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。
）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）；2. 构造关系矩阵在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）:→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数；3. 选择聚类方法SPSS中如何选择系统聚类法常用系统聚类方法a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。
（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离b）Within-groups linkage 组内平均连接法方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法d）Furthest neighbor 最远邻法（最长距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法e）Centroid clustering 重心聚类法方法简述：两类间的距离定义为两类重心之间的距离，对样品分类而言，每一类中心就是属于该类样品的均值特点：该距离随聚类地进行不断缩小。
SPSS聚类分析详解
指标 地区（样品） 1
2
3
456
性能
9 1 10
928
颜色
827
946
式样
728
357
用分类法对6个样品进行分类，以估计哪些地区最有可能经销 这类新产品？
按公式计算两两样品间的相似系数，得相似矩阵
Q (Coij) s(qij)
1
2
3
4
5
6
1 1
2 0.933 1
Q=
3
0.994
2）形成一个由小到大的分析系统。 3）把整个分类系统画成一张分类图
二、聚类统计量
首先定义一些分类统计指标 —— 刻画样或指标之间 的相似程度（这些统计指标称为聚类统计量）
在市场研究中，样品 —— 用作分类的事物
指标 —— 用来作为分类依据的变量。（如： 年龄、收入、销售量）
（一）相似系数（夹角余弦）
0.47
X4
0.93
X2
0.68
X7
X5
-0.94
0.49
X8
主要城市日照时数
注：连续变量
SPSS提供不同类间距 离的测量方法
1、组间连接法 2、组内连接法 3、最近距离法 4、最远距离法 5、重心法 6、中位数法 7、Ward最小偏差平 方和法
观测量概述表
聚类步骤，与图结合看！
4、5
输入格式
55列为城市
15位
输出F及t 统计量
平均法 重心法 最小距离法
输出结果：
新类中的观测值数
观测值之间距离的均方根
类间距离除以 观测值间距离 均方根得来
类数
指出被合并的类
F、t**2峰值(起伏)越大 说明分类显著
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过程可以用于方差分析，PROC FREQ过程可以用于卡方检验。
4. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的一种统计分析方法。
它用于预测和解释因变量的变化，并评估自变量对因变量的影响程度。
在SAS中，你可以使用PROC REG过程进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
SPSS19.0之聚类分析
1.1 系统聚类本次实验的系统聚类都是凝聚系统聚类，为了控制变量，都采用平方Euclidean距离。
1.1.1 最短距离聚类法最短距离法聚类步骤如下：1.规定样本间的距离，计算样本两两之间的距离，得到对称矩阵。
开始每个样品自成一类。
2.选择对称矩阵中的最小非零元素。
将两个样品之间最小距离记为D1，将这两个样品归并成为一类，记为G1。
3.计算G1与其他样品距离。
重复以上过程直到所有样品合并为一类。
我们在SPSS中实现最短距离分析非常简单。
单击“”-->“”-->“”。
将弹出如图1-1所示的对话框，设置相应的参数即可。
图1-1 最短距离法我们的数据已经做过标准化，在“转化值”-->“标准化”选项上选无。
在统计量的聚类成员中选择“无”，因为这是非监督分类，不需要指定最终分出的类个数。
在绘制中选择绘制“树状图”。
单击确定，得到以下结果。
聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集1 群集 2 群集 1 群集 21 21 28 .211 0 0 102 12 24 .465 0 0 63 2 27 .491 0 0 54 13 20 .585 0 0 95 2 14 .645 3 0 66 2 12 .678 5 2 77 2 7 .702 6 0 88 2 25 .773 7 0 99 2 13 .916 8 4 1110 21 29 1.085 1 0 1211 2 18 1.106 9 0 12表1-2 聚类过程我们可以通过更加形象直观的树状图来观察整个聚类过程和聚类效果。
如图1-2所示，最短距离法组内距离小，但组间距离也较小。
分类特征不够明显，无法凸显各个省份的能源消耗的特点。
但是我们可以看到广东省能源消耗组成和其他省份特别不同，在其他方法中也显现出来。
12 2 21 1.115 11 10 13 13 2 17 1.360 12 0 14 14 2 26 1.564 13 0 15 15 2 22 1.627 14 0 16 16 2 5 1.649 15 0 17 17 2 8 1.877 16 0 18 18 2 16 3.027 17 0 19 19 2 30 3.543 18 0 20 20 2 11 4.930 19 0 21 21 2 4 5.024 20 0 22 22 2 10 6.445 21 0 24 23 1 9 8.262 0 0 26 24 2 15 10.093 22 0 25 25 2 23 10.096 24 0 26 26 1 2 10.189 23 25 27 27 1 6 11.387 26 0 28 28 1 3 13.153 27 0 29 2911932.36728图1-2 最短距离法聚类图1.1.2 组间联接聚类组间联接聚类法定义为两类之间的平均平方距离，即。
SPSS聚类的分析详解
二、聚类统计量
首先定义一些分类统计指标 —— 刻画样或指标之 间的相似程度（这些统计指标称为聚类统计量） 在市场研究中，样品 —— 用作分类的事物 指标 —— 用来作为分类依据的变量。 （如：年龄、收入、销售量） （一）相似系数（夹角余弦） 一般式：假定每个样品包含有P项指标，若有几个样品 的调查数据
3、步骤：1）首先给出度量“相似”或“关系密切”的 统计指标
指标：（1）统计指标是相似系数。 根据相似性归为一类，否则为另一类。 （2）统计指标是样品（空间的点）之间的距离 将距离近的点归成一类，否则为另一类。 （3）相关系数
（4）关联系数 2）形成一个由小到大的分析系统。
3）把整个分类系统画成一张分类图
CLUSTER过程 开始每个观测值自成一类，然后求两两之间的距离， 将距离最近的两个观测值合成一类。这个过程一直 进行下去，每次减少一类，直到合成一类为止。 聚类方法有11种，可根据问题的性质选用，它们的 区别在于怎样计算两类之间的距离。
METHOD=指定方法
AVERAGE（平均法）、CENTROID（重心法）、 COMPLETE（最大距离法）、DENSITY（密度 法）、MEDIAM（中位数法）等
1
按就近原则将每个观测量选入一个类中，然后计算各个类的中 心位置，即均值，作为新的聚心。 3、使用计算出来的新聚心重新进行分类，分类完毕后继续计 算各类的中心位置，作为新的聚心，如此反复操作，直到两次 迭代计算的聚心之间距离的最大改变量小于初始聚类心间最小 距离的倍数时，或者到达迭代次数的上限时，停止迭代。
观测量概述表
聚类步骤，与图结合看！
4、5
聚类方法有系统聚类和逐步聚类，输入数据集可以是普 通数据集、相关矩阵（CORR过程产生）或协方差矩阵 （FACTOR等过程产生）。SAS提供的聚类过程有：
SAS实验_因子分析_聚类分析
实验过程： 1.搜集数据
通过搜索相关数据库，得到 2008 年我国各地区农村人均生活消费支出的相关数据，共包括 我国 31 个省市自治区，设计 8 个方面的人均消费支出。
2.数据准备和预处理
首先建立数据集，我将数据存在 D:\mydata.txt 中。此处编写 SAS 程序来实现 INPUT 数据。
Step2:加入 cluster 节点，联结，设置相关属性。
Step3：运行 运行结果如下，这个结果本来我看起来十分诡异，31 个地区，分了 31 类，看起来没有起到 任何的聚类效果。 首先，Factor1 和 Factor2 的贡献值都为 0：
其次，画出来的散点图和最终的 stat 结果也如此显示：
注：右上角的制表时间是由于时间跳过程序修改造成的，后同。
3.描述性统计分析
①单变量分析： 首先要对数据的基本情况有一个初步的了解， 因此先进行单变量分析。 再次我们利用 means 过程计算一些描述性统计量，编写程序如下：
解释：proc 语句指定运行 means 过程，并指出分析的数据集为 expend，maxdec=2 表示计算 的描述统计量保留两位小数， 然后指定要计算的统计量为： 均值、 标准差、 最大值、 最小值、 极差、变异系数、偏度。之后指定要分析的变为量 x, x1-x8。运行结果如下：
解决思路：
为了研究上述问题， 我们应当以近年的各地区农村人均生活消费支出相关数据为数据源， 通 过描述性统计分析对整体数据进行初步了解； 并在因子分析的基础上进行聚类分析， 对各地 区依据消费水平的高低进行分类； 还可以参数检验判断不同地区的农民生活水平是否存在差 异；若引入时序数据，则可进一步进行关联分析，预测某些地区未来的消费结构变化。本人 会在数据分析的基础上，结合实际进行分析，解释数据结果的实际意义。由于精力有限，此 次实验本人计划主要进行三项数据分析： 1. 描述性分析 2. 基于主成分法的因子分析 3. 在因子分析的基础上，用 Cluster 和 Tree 过程进行聚类分析 注：部分内容为参考教材自学，理解可能不甚透彻，若有错误恳请老师指出。
如何使用SAS进行数据分析
如何使用SAS进行数据分析数据分析是现代社会中不可或缺的一项技能。
而SAS（统计分析系统）作为一种广泛应用于商业和学术领域的数据分析工具，为我们提供了许多强大的功能和方法。
在本文中，我将介绍如何使用SAS进行数据分析的基本步骤和技巧，希望能为初学者提供一些帮助。
一、数据准备在开始数据分析之前，首先需要准备好数据。
这包括数据的收集、整理和清洗等步骤。
SAS提供了丰富的数据导入和处理功能，可以方便地从各种数据源中导入数据。
在导入数据时，我们需要确保数据格式正确并进行必要的数据转换和处理。
二、数据探索数据分析的第一步是对数据进行探索。
我们可以使用SAS的统计分析和可视化工具来了解数据的基本特征和分布。
例如，可以使用PROC MEANS来计算数据的平均值、标准差等统计指标，使用PROC FREQ来计算数据的频数和比例，使用PROC UNIVARIATE来进行数据的单变量分析等。
此外，SAS还提供了多种数据可视化方法，如PROC SGPLOT和PROC GPLOT等，可以帮助我们更直观地了解数据的特征。
三、数据预处理在数据分析过程中，往往需要对数据进行预处理。
这包括数据的缺失值处理、异常值处理、变量转换等。
SAS提供了一系列函数和过程来帮助我们完成这些任务。
例如，可以使用PROC MI来处理缺失值，使用PROC TTEST来检测异常值，使用PROC TRANSPOSE来进行变量转换等。
在进行数据预处理时，需要根据具体情况选择适当的方法和技巧。
四、数据建模数据建模是数据分析的核心部分。
在SAS中，我们可以使用PROC REG或PROC LOGISTIC等过程来进行线性回归分析和逻辑回归分析；使用PROC GLM或PROC ANOVA等过程来进行方差分析；使用PROC CLUSTER或PROC FACTOR等过程来进行聚类分析和因子分析等。
选择适当的模型和方法是数据分析的关键，需要根据具体问题和数据特点进行判断。
sas与聚类分析
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），因为我们可以用维空间的一个点来表示数据实例，其中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，从该图中可以清楚地看到数据聚类过程。
虽然通过目测可以十分清晰地发现隐藏在二维或者三维的数据集中的聚类，但是随着数据集维数的不断增加，就很难通过目测来观察甚至是不可能。
1.2算法概述目前在存在大量的聚类算法，算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和具体应用。
大体上，主要的聚类算法分为几大类。
聚类算法的目的是将数据对象自动的归入到相应的有意义的聚类中。
追求较高的类内相似度和较低的类间相似度是聚类算法的指导原则。
一个聚类算法的优劣可以从以下几个方面来衡量：(1)可伸缩性：好的聚类算法可以处理包含大到几百万个对象的数据集；(2)处理不同类型属性的能力：许多算法是针对基于区间的数值属性而设计的，但是有些应用需要针对其它数据类型（如符号类型、二值类型等）进行处理；(3)发现任意形状的聚类：一个聚类可能是任意形状的，聚类算法不能局限于规则形状的聚类；(4)输入参数的最小化：要求用户输入重要的参数不仅加重了用户的负担，也使聚类的质量难以控制；(5)对输入顺序的不敏感：不能因为有不同的数据提交顺序而使聚类的结果不同；(6)高维性：一个数据集可能包含若干维或属性，一个好的聚类算法不能仅局限于处理二维或三维数据，而需要在高维空间中发现有意义的聚类；(7)基于约束的聚类：在实际应用中要考虑很多约束条件，设计能够满足特定约束条件且具有较好聚类质量的算法也是一项重要的任务；(8)可解释性：聚类的结果应该是可理解的、可解释的，以及可用的。
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，为第水平的类和类之间的距离或非相似性测度。
进行谱系聚类时，类间距离可以直接计算，也可以从上一聚类水平的距离递推得到。
观测间的距离可以用欧氏距离或欧氏距离的平方，如果用其它距离或非相似性测度得到了一个观测间的距离矩阵也可以作为谱系聚类方法的输入。
SAS学习系列35.聚类分析
35.聚类分析（一）概述聚类分析，相当于“物以类聚”，用于对事物的类别面貌尚不清楚，甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下对数据进行分类。
而判别分析，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。
聚类分析是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。
在同类的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。
根据这种相似性的不同定义，聚类分析也有不同的方法。
聚类分析分为：对样品的聚类，对变量的聚类。
样品聚类：其统计指标是类与类之间距离，把每一个样品看成空间中的一个点，用某种原则规定类与类之间的距离，将距离近的点聚合成一类，距离远的点聚合成另一类。
变量聚类：其统计指标是相似系数，将比较相似的变量归为一类，而把不怎么相似的变量归为另一类，用它可以把变量的亲疏尖系直观地表示出来。
二）原理一、距离和相似系数设有n组样品，每组样品有p个变量的数据如下:例如，Xj到Xj的闵科夫斯基距离定义为：IJ p 9q%=区I Xk- Xjkf ,<k A丿q=2时为欧几里得距离；还有马氏距离：dij=(Xj・XjFS」(Xj-Xj)其中，Xj=(Xii,…,Xjp),S」为n个样品的px p的协方差矩阵的逆矩阵。
注：马氏距离考虑了观测变量之间的相矢性和变异性(不再受各指标量纲的影响)。
距离选择的基本原则：(1) 要考虑所选择的距离公式在实际应用中有明确的意义。
如欧氏距离就有非常明确的空间距离概念。
马氏距离有消除量纲影响的作(2) 要综合考虑对样本观测数据的预处理和将要采用的聚类分析方法。
如在进行聚类分析之前已经对变量作了标准化处理，则通常就可米用欧氏距离。
(3) 应根据研究对象的特点不同做出具体分折。
实际中，聚类分析前不妨试探性地多选择几个距离公式分别进行聚类，然后对聚类分析的结果 进行对比分析，以确定最合适的距离测度方法。
sas聚类分析(SAS)分析
层次聚类
1 层次聚类的两种类型和两种方式 层次聚类又称系统聚类，简单地讲是指聚类过程 是按照一定层次进行的。层次聚类有两种类型，分 别是Q型聚类和R型聚类；层次聚类的聚类方式又 有两种，分别是凝聚方式聚类和分解方式聚类。 Q型聚类：对样本进行聚类，使具有相似特征的样 本聚集在一起，差异性大的样本分离开来。 R型聚类：对变量进行聚类，使具有相似性的变量 聚集在一起，差异性大的变量分离开来，可在相 似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分 析，实现减少变量个数，达到变量降维的目的。
相似性度量
从一组复杂数据产生一个相当简单的类结构，必 然要求进行“相关性”或“相似性“度量。在 相似性度量的选择中，常常包含许多主观上的 考虑，但是最重要的考虑是指标（包括离散的 、连续的和二态的）性质或观测的尺度（名义 的、次序的、间隔的和比率的）以及有关的知 识。 当对样品进行聚类时，“靠近”往往由某种距离 来刻画。另一方面，当对指标聚类时，根据相 关系数或某种关联性度量来聚类。
1、定距型变量个体间距离的计算方式
欧式距离（Euclidean distance）
2 2 2 (x y ) (73 66) (68 64) i i i 1
k
平方欧式距离（Squared Euclidean distance ） 切比雪夫（Chebychev）距离
max xi yi max( 73 66 , 68 64)
k
Phi方（Phi-Square measure）距离
[ xi E ( xi )]2 k [ yi E ( yi )]2 E ( xi ) E ( yi ) i 1 i 1 phisq( x, y) n
k
3、二值（Binary）变量个体间距离的计算方式 简单匹配系数（Simple Matching） 雅科比系数（Jaccard） 简单匹配系数表
中药聚类分析spss步骤操作流程
中药聚类分析spss步骤操作流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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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;。