多元统计实验

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1、CLUSTER过程procclustermethod=name<选项>var<变量>;id<变量>;copy<变量>;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

2、AVE（类平均法）(2)CENTROID

3、CEN（重心法）(3)COMPLETE

4、COM（最长距离法）(4)DENSITY

5、COM（密度估计法）(5)EML（最大似然谱系聚类）(6)FLEXIBLE

6、FLE（可变类平均法）(7)MCQUITTY

7、MCQ（McQuitty的相似分析方法）(8)MEDIAN

8、MED（中间距离法）(9)SINGLE

9、SIN（最短距离法）(10)TWOS

10、TAGE

11、TWO（两阶段密度估计法）(11)WARD

12、WAR（Ward法或离差平方和法）下面列出可用于proccluster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

13、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

14、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

15、会打印出来。noprint禁止输出计算结果simple

16、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proctree<选项>;copy<选项>;id<变量>;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

17、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。gr

18、aphics画出高分辨率的图形。datad631;inputname$x@@;cards;X11X22X33.5X47X59;procclusterdata=d631method=singlenonormscccouttree=b631;varx;idname;run;proctreedata=b631out=c631ncl=2horizontalgraphics;run;procprintdata=c631;run;title;goptionsftext="ËÎÌå";datad641;inputgroup$x1-x6;cards;±±¾©190.3343.779.7360

19、.5449.019.04Ìì½ò135.2036.4010.4744.1636.493.94ºÓ±±95.2122.839.3022.4422.812.80ɽÎ÷104.7825.116.409.8918.173.25ÄÚÃÉ128.4127.638.9412.5823.993.27ÁÉÄþ145.6832.8317.7927.2939.093.47¼ªÁÖ159.3733.3818.3711.8125.295.22ºÚÁú½116.2229.5713.2413.7621.756.04ÉϺ£221.1138.6412.53115.6550.825.89½ËÕ144.982

20、9.1211.6742.6027.305.74Õã½169.9232.7512.7247.1234.355.00°²»Õ153.1123.0915.6223.5418.186.39¸£½¨144.9221.2616.9619.5221.756.73½Î÷140.5421.5017.6419.1915.974.94ɽ¶«115.8430.2612.2033.6133.773.85ºÓÄÏ101.1823.268.4620.2020.504.30;procprintdata=d641;run;procclusterdata=d641method=avestdpseudoccco

21、uttree=b641;varx1-x6;idgroup;proctreedata=b641horizontalgraphics;title'ʹÓÃÀàƽ¾ù·¨µÄÆ×ϵ¾ÛÀàͼ';run;title;procclusterdata=d641method=medstdpseudocccouttree=b641;varx1-x6;idgroup;proctreedata=b641horizontalgraphics;title'ʹÓÃÖмä¾àÀë·¨µÄÆ×ϵ¾ÛÀàͼ';run;t