【sas代码模板】聚类分析_cluster
聚类分析程序代码
聚类分析聚类分析是根据样本代表性指标在性质上的亲疏程度进行分类。
因此，我们可以把模糊聚类分析的步骤分解如下：2.1确定样本统计指标与数据标准化对样本进行分类的效果如何，关键在于要把统计指标选择合理。
也就是统计指标应该有明确的实际意义，有较强的分辨力和代表性，即要有一定的普遍意义。
2.1.1标准差标准化(z-score)SX XXii-=*标准差标准化后的数据均值为0，标准差为1。
2.2点（观察值，case ）到点的距离 设有两个p 维观察值（点）：),...,,(,),...,,(2121'='=jpj j j ip i i i XXX x X X X x在聚类分析中，它们之间的距离有: 欧氏距离(Euclidian Distance)∑=-=p k jkik ij XX d 12)(2.3.相似系数2.3.1皮尔逊相似系数(Pearson)∑∑∑===----=p k jjkp k i ikp k jjki ikij X XX XX XX Xd 12121)()())((其中的：∑∑====p k jkjp k ikiXpXXpX111,12.4.类(group)与类之间的距离类指观察值的集合。
两个类之间的距离，是用这两个类的特殊点之间的距离来定义。
设有两个类：G a 和G b ，它们之间的距离用D (a , b )表示。
则有: 2.4.1最短法},min{),(b j a i ij G x G x d b a D ∈∈=2.5进行聚类在确定了样本之间的距离后，就可以对样本进行归类，归类的方法很多，其中用得最广泛的是系统聚类法。
它首先把n 个样本每个自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并成一类，合并后又再重新计算类与类之间的距离，直至所有样品归为一类为止。
例一：clc,cleara=[1,0;1,1;3,2;4,3;2,5];y=pdist(a,'cityblock');yc=squareform(y)z=linkage(y)[h,t]=dendrogram(z)例二：X1-上体长,x2-手臂长，…..x14-臀围a=textread('ch.txt')10.366 10.242 0.233 10.28 0.194 0.59 10.36 0.324 0.476 0.435 10.282 0.262 0.483 0.47 0.452 10.245 0.265 0.54 0.478 0.535 0.663 10.448 0.345 0.452 0.404 0.431 0.322 0.266 10.486 0.367 0.365 0.357 0.429 0.283 0.287 0.82 10.648 0.662 0.216 0.032 0.429 0.283 0.263 0.527 0.547 10.689 0.671 0.243 0.313 0.43 0.302 0.294 0.52 0.558 0.957 10.486 0.636 0.174 0.243 0.375 0.296 0.255 0.403 0.417 0.857 0.852 10.133 0.153 0.732 0.477 0.339 0.392 0.446 0.266 0.241 0.054 0.099 0.055 10.376 0.252 0.676 0.581 0.441 0.447 0.44 0.424 0.372 0.363 0.376 0.321 0.627 1 for i=1:14a(i,i)=0;endb=a(:);b=nonzeros(b);b=b';b=1-b;z=linkage(b,'complete');y=cluster(z,2)dendrogram(z)ind1=find(y==2);ind1=ind1'ind2=find(y==1);ind2=ind2'可以看出，人体的变量大体可以分为两类：一类反映人高、矮的变量，如上体长，手臂长，前腰节高，后腰节高，总体长，身高，下体长；另一类是反映人体胖瘦的变量，如胸围，颈围，总肩围，总胸宽，后背宽，腰围，臀围。
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.shuruDA 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=shourutestdata=shouru1 method=normallist 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=shouruout=a1outstat=a2 outcross=a3method=normallist all crosslist testlist;class leixing;var x1-x9;run;程序2.3proc discrim data=shourutestdata=shouru1 method=normallist all crosslist crossvalidate testlist;class leixing;var x1-x9;priors prop;run;三、聚类分析程序proc cluster data=yjshr method=sin outtree=y1 ;/*最短距离法*/ var x1-x9;run;proc tree data=y1 nclusters=3 out=z1;run;proc print data=z1;run;proc cluster data=yjshr method=com outtree=y2 ;/*最长距离法*/ var x1-x9;run;proc tree data=y2 nclusters=3 out=z2;run;proc print data=z2;run;proc cluster data=yjshr method=ave outtree=y3 ;/*类平均距离法*/ var x1-x9;run;proc tree data=y3 nclusters=3 out=z3;run;proc print data=z3;run;proc fastclus data=yjshr out=a1maxc=3 cluster=c distance list; /*快速聚类分三类情况*/ proc plot;plot x2*x1=c;run;。
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 12.75;Proc cluster standard method= single nonormnosquare ccc pseudo out=tree;Proc tree data=tree horizontal spaces=1; run;Data pgm33bInput x1-x4;cards;9.30 30.55 8.7（样品数据）1.85 20.66 12.75;Proc cluster standard method=complete nonormnosquare 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 104395513379 566257 4744 456100 76.96 2026379707 397183 1303 887034 18.88 10594810572 414932 1753 751984 27.67 12826112284 876667 18269 1015669 60.09 3327009738 604935 5822 1307908 30.54 22279916970 778830 2438 630014 76.64 27220310006 617436 13543 866013 58.59 22279410217 636760 9967 996912 34.55 16102520946 1380781 16406 526527 150.15 42693711469 720416 7141 853778 43.41 15727414165 1504005 29413 1025363 149.17 56889912795 966188 11580 723278 45.13 16531912762 584696 13583 343107 65.31 16645412008 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;。
非参数聚类分析--SAS
proc modeclus data=l method=6 k=2 test list MAXC=2 NEIGHBOR; var x y; id xx; run;
options noovp ps=28 ls=95; data uniform; drop n; true=1; do n=1 to 100; x=ranuni(123); output; end; axis1 label=(angle=90 rotate=0) minor=none order=(0 to 3 by 0.5); axis2 minor=none; symbol9 v=none i=splines; proc modeclus data=uniform m=1 k=10 20 40 60 out=out short; var x; proc gplot data=out; plot density*x=cluster /frame cframe=ligr vzero nolegend vaxis=axis1 haxis=axis2; plot2 true*x=9/vaxis=axis1 haxis=axis2; by _K_; run; proc modeclus data=uniform m=1 r=.05 .10 .20 .30 out=out short; var x; axis1 label=(angle=90 rotate=0) minor=none order=(0 to 2 by 0.5); proc gplot data=out; plot density*x=cluster /frame cframe=ligr vzero nolegend vaxis=axis1 haxis=axis2;
第一步：找到一些种子，每个种子是一个单独的 观测点，在，在这一点的密度估计不小于它的任 何相邻点的密度估计。如果规定选项 MAXCLUSTERS=n,则只保留n个密度估计最大的 种子。
SAS编程：聚类分析
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。
SAS 统计分析与应用 从入门到精通 二、系统聚类
1、基本原理
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。
SAS 统计分析与应用 从入门到精通 二、系统聚类
1、基本原理
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，
SAS 统计分析与应用 从入门到精通 二、系统聚类
实验报告 聚类分析
实验四聚类分析实验要求：选取一组有实际意义的数据，利用SAS的五种系统聚类方法将n个样本进行分类，要求：1）说明每一种方法的分类结果；2）利用主成分分析说明哪一种分类结果更合理。
实验目的：学会利用SAS语言编写程序以实现聚类分析过程。
实验过程与结果分析：我们仍对实验一的数据集chengshi（2006年各省市主要城市建设水平指标年度统计数据）进行聚类分析。
第一步：编写SAS程序。
proc cluster data=chengshi method=single outtree=tree1;id region;proc tree data=tree1 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=complete outtree=tree2;id region;proc tree data=tree2 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=centroid outtree=tree3;id region;proc tree data=tree3 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=average outtree=tree4;id region;proc tree data=tree4 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=ward outtree=tree5;id region;proc tree data=tree5 horizontal graphics;id region;run;第二步: 将数据集提交运行，运行结果见图1-图10；图1 利用最小距离法所得到的树状分类图图2 最小距离法的聚类过程图3 利用最大距离法所得到的树状分类图图4 最大距离法的聚类过程图5 利用重心法所得到的树状分类图图6 重心法的聚类过程图7 利用平均距离法所得到的树状分类图图8 平均距离法的聚类过程图9 利用离差平方和法所得到的树状分类图图10 离差平方和法的聚类过程第三步：对输出的结果进行分析。
SAS做的聚类分析
SAS做的聚类分析编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（SAS做的聚类分析）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为SAS做的聚类分析的全部内容。
实验项目二聚类分析实验目的：通过聚类分析的实验,熟悉聚类分析问题的提出、解决问题的思路、方法和技能,会调用SAS软件聚类分析有关过程命令，根据计算机计算的结果，分析和解决聚类分析问题。
实验原理:解决聚类分析问题的思路、理论和方法。
实验设备：计算机与SAS软件。
实验步骤：调用聚类分析过程命令输入数据得到聚类过程表和聚类图,距离选用欧氏距离，方法选用最短距离法。
实验数据:实验数据：我国西部环境保护的数据一、问题的提出西部大开发是我国在新世纪提出的一项国家发展战略。
基于西部地区特殊的地理位置和生态环境状况,国家在提出西部大开发之初就明确指出,西部开发绝不能以牺牲环境为代价，西部地区生态环境极其脆弱,一经破坏就难以恢复，所以实施西部大开发,环境保护是关键,必须建设一个“山川秀丽的西部”。
近几年国家在保护西部地区的环境上也花了大力气,并取得了良好的效果，但并没有从根本上解决在发展西部过程中环境保护的问题。
西部环境保护现状、特点怎样？本实验就这一问题用聚类分析进行探索并提出一些看法和建议。
指标选取考虑的因素：（1）指标的选择要能尽量反映西部现时的生态环境状况;（2）数据尽量从统计年鉴等规范、权威的刊物中获取.下面十三个指标和数据符合以上要求。
表1 西部环境保护的原始数据123标率（%）;X4-人均工业废水排放量（万吨/万人）；X5-人均工业废气排放量(亿标立方米/万人)；X6—人均工业固体废物产生量 (万吨/万人);X7—各地区工业污染治理汇总工业企业数(个)；X8—环保系统机构总数（个）；X9—环保系统人员总数(人）;X10-自然保护区面积占辖区面积比率（％）；X11-污染治理项目本年完成投资(万元)；X12—各地径流深与常年比较（±%）；X13-各地径流深(mm）。
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：
第二十章聚类分析SAS程序设计
第二十章 聚类分析SAS 程序设计一、聚类基本思想1． 什么是聚类分析聚类分析（cluster analysis)：是一种将样本数据按一定科学方法分为若干类的统计方法。
聚类使得在同一类的事物具有高度的同质性（homogeneity),不同类事物具有高度的异质性（heterogeneity)。
聚类分析是为达到“物以类聚”目的分类。
聚类分析是研究事物的分类,事先对事物个体没有分类信息,完全根据数据的内在规律按相近原则划分新的类别。
对一个指标分类相对容易，当有多个指标，要进行分类就不是很容易了，对于事物按多指标同时考虑进行分类需要进行多元分类，即聚类分析。
聚类分析是依赖一批样本，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样本进行合理的分类，使得同一类的观测比较接近，不同类的观测相差较多。
聚类分析依赖于对观测样本间的接近程度（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。
聚类是相将近或相似的个体归为一类，聚类的实质就是相似性衡量。
类就是相似元素的集合。
聚类分析所要研究的是（1）、如何衡量事物之间的相似性---相似性度量。
（2）、如何将相似事物归为一类---聚类方法。
（3）、分类后如何描述这些类。
如何根据专业知识对所分的真实的类，自然客观的而非主观加工的类，进行经济意义或社会意义的解释。
2、相似度量聚类分析就是要找出具有相近程度的样本聚为一类；相似性度量的种类有多种，主要衡量这个“相近程度”的有距离、相似系数、相关系数、夹角余弦等。
距离的四个条件1.(,)(,)2.(,)0,3.(,)0,4.(,)(,)(,)d P Q d Q P d P Q Q Pd P Q Q Pd P Q d Q R d P R =>≠==≤+若若相似性度量的结果是得到一个相似测度矩阵。
若样本容量为n，n个样本的相似测度矩阵为n*n的对称矩阵。
样本间距离用欧式距离Euclid),马式距离(Mathalanobis),相关系数,夹角余弦等。
聚类分析
FASTCLUS过程的语句格式： Proc fastclus 选择项 ； Var 变量 ; Id 变量 ； By 变量 ； Run ;
例：根据北京地区1951～1976 年共26 个观测 的气温资料, 用动态聚类法把它们进行聚类, 调用FASTCLUS 过程, 采用如下SAS 程序 分析.
data temperat; input year Dec Jan Feb; cards; 1951 1.0 -2.7 -4.3 1952 -5.3 -5.9 -3.5 1953 -2.0 -3.4 -0.8 1954 -5.7 -4.7 -1.1 1955 -0.9 -3.8 -3.1 1956 -5.7 -5.3 -5.9 1957 -2.1 -5.0 -1.6 1958 0.6 -4.3 -0.2 1959 -1.7 -5.7 2.0 1960 -3.6 -3.6 1.3 1961 -3.0 -3.1 -0.8 ;
dij 1 rij , 或dij 1 rij2
用以上距离阵作为CLUSTRE过程的输入矩 阵进行变量聚类。
练习： 例 6.3.2 P201 习题 6.2
变量分类的分裂聚类法——VARCLUS
VARCLUS过程的一般格式： Proc varclus <选择项> ； Var variables ; Freq variables ; By variables ;
因此利用聚类分析方法，把相似性强的指 标聚为一类，而相似性较弱的指标聚为不同的 类，然后在每一类中选择一个代表性指标，并利 用这些代表性指标进行有关统计分析，考察研究 对象的特性即可得到研究的目的。 SAS系统对变量聚类提供了两大方法：一类是 系统聚类法，另一类是分裂聚类法。
变量聚类的系统聚类法
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。
例 聚类分析SAS-PROC CLUSTER
data examp6_4;input country $ x1 x2 x3;cards;°Ä´óÀûÑÇ 1249.39 1273.61 1282.68°ÍÎ÷ 821.60 859.85 919.73¼ÓÄôó 1641.01 1591.54 1608.32Öйú 1330.45 1382.68 1462.08·¨¹ú 1546.55 1501.77 1525.95µÂ¹ú 1656.52 1630.52 1570.69Ó¡¶È 861.30 862.51 945.11Òâ´óÀû 1321.77 1232.30 1243.51ÈÕ±¾ 1873.68 1949.89 1851.20¶íÂÞ˹ 1475.16 1315.87 1297.00ÄÏ·Ç 794.25 787.48 782.38Ó¢¹ú 1486.75 1441.71 1465.12ÃÀ¹ú 2824.29 2659.64 2740.12;run;proc cluster data=examp6_4 method=sin std nonorm outtree=tree1;var x1 x2 x3;id country;run;proc tree data=tree1 graphics horizontal out=c1 nclusters=4;id country;run;proc print data=c1;run;proc cluster data=examp6_4 method=com std nonorm outtree=tree2;var x1 x2 x3;id country;run;proc tree data=tree2 graphics horizontal out=c2 nclusters=4;id country;run;proc print data=c2;run;proc cluster data=examp6_4 method=ave std nonorm nosquare outtree=tree2; var x1 x2 x3;id country;run;proc tree data=tree2 graphics horizontal out=c2 nclusters=4;id country;run;proc print data=c2;run;proc cluster data=examp6_4 method=cen std nonorm nosquare outtree=tree2; var x1 x2 x3;id country;run;proc tree data=tree2 graphics horizontal out=c2 nclusters=4;id country;run;proc print data=c2;run;The SAS System 120:12 Sunday, June 6, 1999The CLUSTER ProcedureSingle Linkage Cluster AnalysisEigenvalues of the Correlation MatrixEigenvalue Difference Proportion Cumulative1 2.98302700 2.97148709 0.9943 0.99432 0.01153991 0.00610682 0.0038 0.99823 0.00543309 0.0018 1.0000The data have been standardized to mean 0 and variance 1Root-Mean-Square Total-Sample Standard Deviation = 1Cluster HistoryTMin iNCL --Clusters Joined--- FREQ Dist e12 巴西印度 2 0.090611 加拿大德国 2 0.112810 澳大利亚意大利 2 0.17779 法国英国 2 0.20538 CL11 CL9 4 0.30247 CL8 中国 5 0.31666 CL12 南非 3 0.3175 CL10 俄罗斯 3 0.35034 CL5 CL7 8 0.42333 CL4 日本 9 0.94662 CL3 CL6 12 1.28821 CL2 美国 13 2.9032The SAS System 2 20:12 Sunday, June 6, 1999Obs country CLUSTER CLUSNAME1 巴西 1 CL62 印度 1 CL63 加拿大 2 CL44 德国 2 CL45 澳大利亚 2 CL46 意大利 2 CL47 法国 2 CL48 英国 2 CL49 中国 2 CL410 南非 1 CL611 俄罗斯 2 CL412 日本 3 日本13 美国 4 美国The SAS System 3 20:12 Sunday, June 6, 1999The CLUSTER ProcedureComplete Linkage Cluster AnalysisEigenvalues of the Correlation MatrixEigenvalue Difference Proportion Cumulative1 2.98302700 2.97148709 0.9943 0.99432 0.01153991 0.00610682 0.0038 0.99823 0.00543309 0.0018 1.0000The data have been standardized to mean 0 and variance 1Root-Mean-Square Total-Sample Standard Deviation = 1Cluster HistoryTMax iNCL --Clusters Joined--- FREQ Dist e12 巴西印度 2 0.090611 加拿大德国 2 0.112810 澳大利亚意大利 2 0.17779 法国英国 2 0.20538 CL12 南非 3 0.38257 CL10 俄罗斯 3 0.43346 中国 CL9 3 0.48815 CL11 CL6 5 0.81834 CL7 CL5 8 1.21143 CL4 日本 9 2.15522 CL3 CL8 12 3.76631 CL2 美国 13 6.6495The SAS System 4 20:12 Sunday, June 6, 1999Obs country CLUSTER CLUSNAME1 巴西 1 CL82 印度 1 CL83 加拿大 2 CL44 德国 2 CL45 澳大利亚 2 CL46 意大利 2 CL47 法国 2 CL48 英国 2 CL49 南非 1 CL810 俄罗斯 2 CL411 中国 2 CL412 日本 3 日本13 美国 4 美国The SAS System 5 20:12 Sunday, June 6, 1999The CLUSTER ProcedureAverage Linkage Cluster AnalysisEigenvalues of the Correlation MatrixEigenvalue Difference Proportion Cumulative1 2.98302700 2.97148709 0.9943 0.99432 0.01153991 0.00610682 0.0038 0.99823 0.00543309 0.0018 1.0000The data have been standardized to mean 0 and variance 1Root-Mean-Square Total-Sample Standard Deviation = 1Cluster HistoryTAver iNCL --Clusters Joined--- FREQ Dist e12 巴西印度 2 0.090611 加拿大德国 2 0.112810 澳大利亚意大利 2 0.17779 法国英国 2 0.20538 CL12 南非 3 0.34987 CL10 俄罗斯 3 0.39186 中国 CL9 3 0.40235 CL11 CL6 5 0.54764 CL7 CL5 8 0.81053 CL4 日本 9 1.56422 CL3 CL8 12 2.18681 CL2 美国 13 4.8093The SAS System 6 20:12 Sunday, June 6, 1999Obs country CLUSTER CLUSNAME1 巴西 1 CL82 印度 1 CL83 加拿大 2 CL44 德国 2 CL45 澳大利亚 2 CL46 意大利 2 CL47 法国 2 CL48 英国 2 CL49 南非 1 CL810 俄罗斯 2 CL411 中国 2 CL412 日本 3 日本13 美国 4 美国The SAS System 7 20:12 Sunday, June 6, 1999The CLUSTER ProcedureCentroid Hierarchical Cluster AnalysisEigenvalues of the Correlation MatrixEigenvalue Difference Proportion Cumulative1 2.98302700 2.97148709 0.9943 0.99432 0.01153991 0.00610682 0.0038 0.99823 0.00543309 0.0018 1.0000The data have been standardized to mean 0 and variance 1Root-Mean-Square Total-Sample Standard Deviation = 1Cluster HistoryTFalse iNCL --Clusters Joined--- FREQ Cent Dist e12 巴西印度 2 0.090611 加拿大德国 2 0.112810 澳大利亚意大利 2 0.17779 法国英国 2 0.20538 CL12 南非 3 0.32717 CL11 CL9 4 0.34326 CL10 俄罗斯 3 0.34745 CL6 中国 4 0.37134 CL5 CL7 8 0.54493 CL4 日本 9 1.29042 CL3 CL8 12 1.72811 CL2 美国 13 4.1851Since the NOSQUARE option was specified, the combinatorial formula has been applied to un-squared Euclidean distances. The resulting cluster distances do NOT have their usual Euclidean interpretation and are therefore labeled "False".The SAS System 8 20:12 Sunday, June 6, 1999 Obs country CLUSTER CLUSNAME1 巴西 1 CL82 印度 1 CL83 加拿大 2 CL44 德国 2 CL45 澳大利亚 2 CL46 意大利 2 CL47 法国 2 CL48 英国 2 CL49 南非 1 CL810 俄罗斯 2 CL411 中国 2 CL412 日本 3 日本13 美国 4 美国2、计算观察值两两之间的距离>> Y=pdist(X,’Euclid’)3、将pdist的输出转换为方阵(可略) >> S=squareform(Y)4、生成聚类树>> Z = linkage(Y,’ single’)4、画聚类树图>> H=dendrogram (Z)。
聚类分析程序
SAS 程序
Proc cluster method=选项 data=文件名 outtree=文件名1 standard; var variable-list; id variable; run; Proc tree data=文件名1 horizontal graphics; id variable; run;
பைடு நூலகம்
选项 Method＝选项
{
single complete median centroid average ward
最短距离法 最长距离法 中间距离法 重心法 类平均法 离差平方和法（Ward法）
快速聚类程序 快速聚类程序
Proc fastclus maxcluster= data=文件名 seep=文件名 mean=文件名 out=文件名 ; var variable-list; run;
Maxcluster = n
指定所允许的最大分类个数
seep= 指定一个SAS数据集，其中包括要选择的 初始凝聚点，可以缺省 Mean= 生成一个输出数据集，其中包含每个类 的均值和一些统计量 Out= 生成一个输出数据集，其中包含原始数据 和新变量CLUSTER和DISTANCE
某实验报告材料八-SAS聚类分析报告与判别分析报告
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 ProcedureWard'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 Sn10.05798 5.515347.121.918586174261.6920.08441 3.97347.219.7179472000244030.07217 1.15354.85 3.05238601445949740.1501 1.702307.515.0312290146163805 5.744 2.854229.69.657809912661252060.2130.7058240.313.91898028204135①试用多种系统聚类分析方法对6个铅弹头和7种微量元素进行分类，并进行分类结果。
②试用VARCLUS过程对7中微量元素进行分类。
【解答】①通过比较⑴⑵⑶三种系统聚类的方法类平均法、ward离差平方和法、最长距离法，对6个铅弹头进行分类。
聚类分析
用SAS的CLUSTER过程进行系统聚类。
其基本思想是:把指标之间的相关性化为指标间的距离,相关性越大距离越小,越容易聚在一起。
2．程序说明])DATA MILEA(；x5(7”YPE＝D15TANCE)；原始数据是两两之间距离的三角阵(而不是坐标)。
YPE＝『)ISTANCE。
2)INFUT(ATLANTA CHICAGOnENvER HousT[)N I。
()sANGEL MIAMINEWY()RK SAKFRAN SKATl·[*E WASHk、1(5．)馅56〔：ITY 815．；因为两城之间最大距离为4位数，加上一空格作为间隔，数据排列整齐，因此可以用格式t入法，此处格式为(5．)。
从第56列开始为城市(门1Y)，因为长度超过8，且有空倍，因此使I了按列及输入格式相结合的方式输入。
3)PR()(i门‘U51‘ER l)ATA＝MII‘EAGES METHOD＝A V蓖RAt；窿PSEUrX)，调用CI‘U5TKR过程对数据集MILEAGES进行聚类。
M夏THoD＝A VC硬AG疆要求使用平均距离法。
PsEu凹要求输出伪F及伪I”统计量，田以检验聚类。
4)ID C11’Y‘指明标识变量为(”ITY，否则为观测值序号OBs。
i)P硬OC TR正魔i调用TREE过程，对L面的聚类结果给出树团。
3．结果及其说明输出结果见图12．1—12．3。
输出结果说明(以下各序号即固12．1一图12．3k所标)：(1)入VERAGE I‘INKAG霓CLUSTER ANALYS监指21冈类方法，囱PR(X：CLUSTER语句中的MC丁NOn＝选择决定。
(2)14001’—M霓AN SQUARE NSTANCE BEl’WEEN()D5KRV ATl0NS＝1580．24观测值之间距离的均方根，这是由平均匙离法要求的。
(3)NCL(Number of CLust6r)类数，即公式个的G，显然每聚一次，类数减少1。
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【sas代码模板】聚类分析_cluster
（1）聚类分析简易代码
——————————————模板————————————————
proc cluster data=() method=聚类方法std outtree=() pseudo simple;
id 识别变量;
var 要聚类的变量;
run;
——————————————模板————————————————
Method=指定聚类的方法，常用方法如下：
●AVERAGE或AVE：类平均法，距离为平方距离，除非规定NOSQUARE。
●CENTROD或CEN：距离为平方距离，除非规定NOSQUARE。
●COMPLETE或COM：最长距离法
●EML：最大似然谱系聚类
●SINGLE或SIN：最短距离法。
●WARD或WAR：WARD最小方差法。
●MEDIAN|MED：中间距离法
●FLEXIBLE|FLE：可变距离法
Std是将数据标准化。
outtree=生成记录聚类过程的输出数据集，此数据集将在画谱系图的时候用到，如果缺省，默认用Data1、Data2、Data3…..来命名。
Pseudo输出F统计量和伪T2统计量，当method=指定是ave、cen和ward时才有效。
Simple输出每个变量的描述性统计量。
Id用于指定识别变量，缺省则用obn。
Var指定要聚类的变量，缺省时，则默认为其他语句中没出现过的其他变量。
（2）画出谱系图代码模板
————————————————模板———————————————————
proc tree data=聚类过程的输出数据集n=类的个数out=() horizontal graphics;
id province;
run;
————————————————模板———————————————————Data=指定的输入数据集，是聚类cluster过程的输出数据集。
n=与out=联合使用，n=给出类的个数，每个观测值属于哪类就会储存在out中。
有out=语句必须有n=语句，可以两者都不要。
Horizontal=指定绘制水平的聚类图，缺省则默认水平聚类图。
Graphics=指定一个高分辨率的图，如果缺省则默认低分辨率的图。
（3）简例
如下数据进行聚类分析：
代码为：
/*聚类分析*/
proc cluster data=a method=ward std outtree=eco1 pseudo; id province;
run;
/*谱系图*/
proc tree data=eco1 n=4 out=out1 horizontal graphics;
id province;
run;。