聚类分析与主成分分析SAS的程序(DOC)
实验三我国各地区城镇居民消费性支出的
主成分分析和聚类分析
（王学民编写）
一、实验目的
1.掌握如何使用SAS软件来进行主成分分析和聚类分析；
2.看懂和理解SAS输出的结果，并学会以此来作出分析；
3.掌握对实际数据如何来进行主成分分析；
4.对同一组数据使用五种系统聚类方法及k均值法，学会对各种聚类效果的比较，获取重要经验；
5.掌握使用主成分进行聚类
二、实验内容
数据集sasuser.examp633中含有1999年全国31个省、直辖市和自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据。
对这些数据进行主成分分析，可将这31个地区的前两个主成分得分标示于平面坐标系内，对各地区作直观的比较分析。
对同样的数据使用五种系统聚类方法及k均值法聚类，并对聚类效果作比较。
最后，对主成分的图形聚类和正规聚类的效果进行比较。
实验1
进行主成分分析，根据前两个主成分得分所作的散点图对31个地区进行比较分析。
实验2
分别使用最长距离法、中间距离法、两种类平均法、离差平方和法和k均值法进行聚类分析，并比较其聚类效果。
实验3
主成分聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较
三、实验要求
1.用SAS软件的交互式数据分析菜单系统完成主成分分析；
2.完成五种系统聚类方法及k均值法，比较其聚类效果；
3.根据前两个主成分得分的散点图作直观的聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较。
四、实验指导
1.进行主成分分析
在inshigt中打开数据集sasuser.examp633，见图1。
选菜单过程如下：
在图1中选分析⇒多元（Y X）⇒在变量框中选x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8(见图2)⇒Y⇒选输出⇒选主分量分析，主分量选项（见图3）⇒在图4中作图中的选择（主成分个数缺省时为“自动”选项，此时只输出特征值大于1的主成分）⇒确定⇒确定⇒确定
图1
图2
图3
图4 得到如图5、图6所示的结果：
图5
图6
从图5可以看出，前两个和前三个主成分的累计贡献率分别达到80.6％和87.8％，第一
主成分1ˆy 在所有变量(除在*2x 上的载荷稍偏小外)上都有近似相等的正载荷，反映了综合消费
性支出的水平，因此第一主成分可称为综合消费性支出成分。
第二主成分2ˆy 在变量*2x 上有
很高的正载荷，在变量*4x 上有中等的正载荷，而在其余变量上有负载荷或很小的正载荷。
可以认为这个主成分度量了受地区气候影响的消费性支出(主要是衣着2x ，其次是医疗保健4x ①)在所有消费性支出中占的比重(也可理解为一种消费倾向)，第二主成分可称为消费倾向成分。
第三主成分很难给出明显的解释，因此我们只取前面两个主成分。
在图1中选分析⇒散点图（Y X ）⇒选 PCR1→X ；PCR2→Y ；region →标签变量 (见图7)⇒确定
随即出现如图8所示的散点图，接下来我们对该图进行设置、调整，使之符合我们的要求。
图7
①可从表1计算出医疗保健在消费性总支出中占的比率841i i x x
=∑，然后进行由大到小的排序，各地区的顺
序依次为：宁夏、黑龙江、青海、河北、辽宁、北京、浙江、陕西、甘肃、山西、吉林、河南、新疆、内蒙古、天津、云南、山东、广东、湖北、四川、重庆、湖南、海南、江苏、上海、西藏、贵州、广西、安徽、江西和福建，大致由寒冷的北方地区排到温暖的南方地区。
这是由于气候的寒冷易导致医疗保健费用的增加，因此，可以认为除衣着2x 外医疗保健4x 也是受地区气候影响的变量。
图8
在图9的数据窗口中点击左上角的“31”，以使所有观测都选中⇒将鼠标移至观测号中，点击右键，选在图中加标签⇒在图8中点击左下角，出现上托菜单⇒刻度…⇒作图10中的选择⇒确定⇒作图11中的选择⇒确定⇒调整好散点图：拉大图外围方框；图8 中点击标记大小，选择6号字；下拉横坐标，左拉纵坐标；图8 中点击参考线。
图9
图10
图11
图12
随即得到图12，该图是关于第一和第二主成分得分的散点图，该图对各地区的综合消费性支出和受地区气候影响的消费性支出占的比重有较直观的描述。
从图中可以看出，上海、广东和北京在最右边，城镇居民综合消费性支出是最高的；其次是浙江和天津；江西在散点图的最左边，表明综合消费性支出是最低的；北京和西藏在散点图的最上边，说明受地区气候影响的消费性支出占的比重最高；广东在最底部，表明受地区气候影响的消费性支出占的比重最低。
2.用五种系统聚类法及k均值法聚类，并比较其效果
（1）分别使用最长距离法、中间距离法、两种类平均法和离差平方和法进行聚类分析，为此编制如下的SAS程序：
proc cluster data=sasuser.examp633 method=com std;
id region;
proc tree horizontal;
id region;
proc cluster data=sasuser.examp633 method=med std;
id region;
proc tree horizontal;
id region;
proc cluster data=sasuser.examp633 method=ave std;
id region;
proc tree horizontal;
id region;
proc cluster data=sasuser.examp633 method=ave nosquare std;
id region;
proc tree horizontal;
id region;
proc cluster data=sasuser.examp633 method=war std;
id region;
proc tree horizontal;
id region;
run;
程序说明：
“proc cluster”是一个聚类分析过程；“data=sasuser.examp633”规定过程分析的是sasuser逻辑库中的examp633数据集；“method=com”规定了采用的系统聚类方法是最长距离法（“method= med”是采用中间距离法；“method=ave”是采用类平均法，缺省时类之间的距离为均方距离，如使用选项“nosquare”，则类之间的距离为平均距离；“method= war”是采用离差平方和法）；选项“std”规定了在聚类之前须先对各变量数据作标准化变换，缺省时是直接对原始数据进行聚类，而不作事先的标准化处理。
语句“id region”用于识别打印输出中的观测，并以变量region的取值显示；如果缺省，则用OBn 显示，其中n为观测序号。
“proc tree”是一个使用由cluster过程产生的数据集来画树形图的过程；选项“horizontal”要求树形图的取向为水平方向，且树根在左边。
如果没有指明此选项，则其高度轴为垂直方向，树根在上部。
聚类树形图的输出：
图13 最长距离法
图14 中间距离法
图15 类平均法（均方距离）
图16 类平均法（平均距离）
图17 离差平方和法
（2）使用k均值法进行聚类分析，编制如下的SAS程序：
proc standand data=sasuser.examp633 mean=0 std=1 out=stan;
proc fastclus data=stan maxc=5 drift list;
var x1-x8;
id region;
run;
程序说明：
“proc standand”是一个将SAS数据集中的一些或所有变量按给定的均值和标准差进行标准化变换；“data=sasuser.examp633”规定过程是对sasuser逻辑库中的examp633数据集进行；选项“mean=0 std=1”规定按均值为0、标准差为1进行标准化变换；选项“out=stan”要求生成一个包含标准化值的新数据集，并命名为stan，这是一个临时数据集，属于临时库work。
“proc fastclus”是一个动态聚类分析过程；“data= stan”规定对数据集stan 进行；“maxc=5”指定所允许的最大分类个数为5，如果缺省，其值假定为100；“var x1-x8”指定用于聚类分析中的数值型变量。
如果缺省，则使用所有未列入其他语句中的数值型变量；选项“drift”表明使用k均值法；选项“list”要求列出各观测归属的类别。
3.主成分聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较
从图12中直观地进行聚类，将其结果与上述正规的聚类方法进行比较。
11。
SAS聚类分析附程序
广东金融学院实验报告课程名称：数据分析与SAS实验St 吐i sties for Remova I , OF - 3r 20IEVariable Label Partial Fl-SquareF Yalue Pr 》F code cod&0.007S 5.36 0.0011 CaM 0.8708 4SG0.46 <.C0C1 Car)7 0.0414 23.02 <.C001 Can®a.no302.020J0S7No variables can be removedStatistics for Entry. OF = 8, 2015No further steps are possible.结果分析：通过逐步判别过程最后保留的变量为canl can7 can8;can4 can5 can6.4.判别分析（Stepdise 过程）VariableLabelPart SalR-SquareF ValuePr > F Tolerance Can20.0010o.es 0,5004 0.963$C4h3 0.00110.720.5393 0.9G31Can40.0Q15 1.040,3745 0.3540o,oonU25 0.283? 0.969Can6(1.00110.750.5221O.SENo variables canbe entered^0.60.8 1.)3.逐步判断SAS 系蛻The STEPDISC Procedure Steprise Select ion! Step 52011年12月0汨 星期五下^08^23^42秒12然后去掉 can2 can3 can4codeSemi-Partial R-Squaredhlumber of Observ^it ions and Percent Classified into CLUSTERFrom CLUSTER1234ToUI1 W0a01W100.CO O.QO0.000.00100.002138戒504卿30.7$68 J E 1.110,00100.00g il0S60昶o.co O.DO loc.oa0.00100.00400630360.000.00It.6?83.5?lOOi.ftO结果分析：从上面判别分析结果中可以看出，上面聚类分析分成四类中第二类中有143个误判，误判概率为31.85%.第四类中有6个误判,误判概率为16.67%.五、实验总结（包括心得体会、问题回答及实验改进意见，可附页）通过这次试验我学会了运用SAS系统中的Stepdisc和Cluster过程进行判别分析和聚类分析,并基本掌握它们的一般方法以及如何结合使用•六、教师评语附程序：导入数据data asd;set aa;if xj> 0;run ;预处理proc aceclus data =asd out =ace p= 0.03 noprint var xj hsl syd hangye zongjiner liutsz mgsy quanyibi;run聚类分析proc cluster data =ace outtree =TREE method =ward cccpseudo pr int=15 ;var can1 can2 can3 can4 can5 can6 can7 can8;id code;run ;作谱系图axis order =( 0 to 1 by 0.2 );proc tree data =tree out =new n clusters =4 graphics haxis =axis1 horiz ontalcopy can1 can2 can3 can4 can5 can6 can7 can8;id code;run ;作散点图：proc gplot data =n ew;haxis=-3.0to41 by0.5vaxis =- 0.2to0.15by0.0005 plot can 1*ca n3 =cluster/run ;逐步判别：proc gplot data =n ew;plot can 1*ca n2 =cluster/haxis=-4.0to44 by0.05vaxis =- 0.1to0.25by0.005 run ;判别分析proc discrim data =new outstat=n ewstat method=normal pool =yes list crossvalidate class cluster;priors proporti onal ;var can1 can2 can3 can4 can5 can6 can7 can8;run ;。
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;。
聚类分析与主成分分析SAS的程序
实验三我国各地区城镇居民消费性支出的主成分分析和聚类分析（王学民编写）一、实验目的1.掌握如何使用SAS软件来进行主成分分析和聚类分析；2.看懂和理解SAS输出的结果，并学会以此来作出分析；3.掌握对实际数据如何来进行主成分分析；4.对同一组数据使用五种系统聚类方法及k均值法，学会对各种聚类效果的比较，获取重要经验；5.掌握使用主成分进行聚类二、实验内容数据集sasuser.examp633中含有1999年全国31个省、直辖市和自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据。
对这些数据进行主成分分析，可将这31个地区的前两个主成分得分标示于平面坐标系内，对各地区作直观的比较分析。
对同样的数据使用五种系统聚类方法及k均值法聚类，并对聚类效果作比较。
最后，对主成分的图形聚类和正规聚类的效果进行比较。
实验1进行主成分分析，根据前两个主成分得分所作的散点图对31个地区进行比较分析。
实验2分别使用最长距离法、中间距离法、两种类平均法、离差平方和法和k均值法进行聚类分析，并比较其聚类效果。
实验3主成分聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较三、实验要求1.用SAS软件的交互式数据分析菜单系统完成主成分分析；2.完成五种系统聚类方法及k均值法，比较其聚类效果；3.根据前两个主成分得分的散点图作直观的聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较。
四、实验指导1.进行主成分分析在inshigt中打开数据集sasuser.examp633，见图1。
选菜单过程如下：在图1中选分析⇒多元（Y X）⇒在变量框中选x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8(见图2)⇒Y⇒选输出⇒选主分量分析，主分量选项（见图3）⇒在图4中作图中的选择（主成分个数缺省时为“自动”选项，此时只输出特征值大于1的主成分）⇒确定⇒确定⇒确定图1图2图3图4 得到如图5、图6所示的结果：图5图6从图5可以看出，前两个和前三个主成分的累计贡献率分别达到80.6％和87.8％，第一主成分1ˆy 在所有变量(除在*2x 上的载荷稍偏小外)上都有近似相等的正载荷，反映了综合消费性支出的水平，因此第一主成分可称为综合消费性支出成分。
聚类分析对应分析因子分析主成分分析spss操作入门课件
因子分析
主要步骤
前提条件
因子提取
因子命名 可解释性
计算 因子得分
观测变量间有较 强的相关性； 若变量之间无相 关性或相关性较 小的，则不会有 公共因子；
根据因子方差的大 小：只取方差大于1( 或特征值大于1)的那 些因子； 按照因子方差累积 贡献率大于80％的原 则；
坐标变换使每个 原始变量在尽可能 少的因子之间有密 切的关系； 这样因子的实际 意义更容易解释；
聚类分析
聚类主要步骤
选择变量
• 和聚类分析的目的密切相关 ；
• 反映要分类变量的特征； • 不同研究对象上的值有明显
的差异； • 变量之间不能高度相关；
结果的 解释和证实
• 结果的解释是希望对各个类 的特征进行准确的描述；
• 给每类起一个合适的名称； • 通常的做法是计算各类在各
聚类变量上的均值，对均值 进行比较；
中心点偏移情况
最终类成员情况
因子分析
基本介绍： 一种数据简化的技术； 将原有变量中的信息重叠部分提取并综合成因子，实现减少变量个数的目 的； 提取出来的因子能够反映原来众多变量的主要信息； 原始的变量是可观测的显在变量，而提取因子是不可观测的潜在变量；
基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量； 将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数 几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子 ； 因子分析特点：
聚类分析、
对应分析、
因子分析、
主成分分析 spss操作入
门
聚类分析
基本思想：根据所研究的样本或变量在观测数据上表现的不 同亲疏程度，采用不同的聚类方法将亲疏程度较大的样本/ 变量聚合为一类，把另外一些亲疏程度较大的样本/变量聚 合为一类，直到把所有的样本/变量都聚合完毕，形成一个 由小到大的分类系统 。
spss聚类分析步骤
spss聚类分析步骤什么是聚类分析聚类分析是一种通过将相似的样本数据进行分组的方法，以便于研究者可以更好地理解数据中的模式和结构。
在聚类分析中，研究者希望将数据样本划分为若干个互不重叠的群体，每个群体内的样本相似度较高，而不同群体之间的样本相似度较低。
spss的聚类分析功能spss是一种功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能。
在spss中，可以使用聚类分析功能来进行数据样本的分组和分类。
聚类分析功能可以帮助研究者发现数据中的模式、规律和群体。
使用spss的聚类分析功能，可以根据变量之间的相似性将样本分成若干个组，从而更好地理解数据。
spss聚类分析步骤以下是使用spss进行聚类分析的基本步骤：1.打开数据文件：首先，需要打开包含要进行聚类分析的数据的spss数据文件。
可以通过点击菜单栏的“文件”选项打开数据文件，或者通过键盘快捷键“Ctrl + O”。
2.转换变量类型：在进行聚类分析之前，需要将数据中的所有变量转换为合适的类型。
例如，如果有一些分类变量，需要将其转换为因子变量。
可以通过点击菜单栏的“数据”选项，然后选择“转换变量类型”来进行变量类型的转换。
3.选择变量：在进行聚类分析之前，需要确定要使用的变量。
可以选择所有的变量，也可以只选择特定的变量。
选择变量可以通过点击菜单栏的“数据”选项，然后选择“选择变量”来进行。
4.进行聚类分析：选择好变量之后，可以进行聚类分析。
可以通过点击菜单栏的“分析”选项，然后选择“聚类”来进行聚类分析。
5.配置聚类分析参数：在进行聚类分析之前，需要配置一些参数。
例如，确定要使用的聚类方法和相似性测度。
可以根据具体的研究目的和数据特点来选择合适的参数。
6.运行聚类分析：配置好参数之后，可以点击“确定”按钮来运行聚类分析。
spss会根据选择的变量和参数，对样本数据进行聚类，并生成相应的结果。
7.分析聚类结果：在进行聚类分析之后，可以对聚类结果进行进一步的分析。
SPSS聚类分析具体操作步骤
单击“方法”按钮弹出对话框
• 下拉框指定的是小类之间的距离计算方法7种供用 户选择
• 度量标准 计算样本距离的方法
点击“继续”接下来指定SPSS分析图形输出
属性图以树的形式展现 聚类分析的每一次合并 过程。冰柱图通过表格 中的冰柱显示。 可以指定并主图的输出 方向，纵向和横向
显示凝聚状态表，单击“统计量”
• 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。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。
• 点间距离有很多定义方式。最简单的是欧式距离，还有其 他的距离。
• 当然还有一些和距离相反但起同样作用的概念，比如相似 性等，两点越相似度越大，就相当于距离越短。
• 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，
(二)“亲疏”程度的衡量 (1)衡量指标
–相似性:数据间相似程度的度量 –距离: 数据间差异程度的度量.距离越近,越“亲密”,
聚成一类;距离越远,越“疏远”,分别属于不同的类
(2)衡量对象
–个体间距离 –个体和小类间、小类和小类间的距离
两个距离概念
• 按照远近程度来聚类需要明确两个概念：一个是点和点之 间的距离，一个是类和类之间的距离。
• 它第一步先把最近的两类（点）合并成一类，然 后再把剩下的最近的两类合并成一类；
• 这样下去，每次都少一类，直到最后只有一大类 为止。显然，越是后来合并的类，距离就越远。 再对饮料例子来实施分层聚类。
SAS数据分析应用实例及相关程序DOC
SAS数据分析应用实例及相关程序正态性检验及T检验【例1】已知玉米单交种群105的平均穗重为300g。
喷药后，随机抽取9个果穗，其穗重分别为：308，305，311，298，315，300，321，294，320g。
问喷药后与喷药前的果穗平均重量之间的差别是否具有统计学意义？2.配对T检验【例2】对血小板活化模型大鼠以ASA进行实验性治疗，以血浆TXB2（ng/L）为指标，其结果如表2-1，试进行统计分析。
表2-1 2的变化（ng/L）3. 秩和检验【例3】探讨正己烷职业接触人群生化指标特征，用气相色谱法检测受检者尿液2，5-己二酮浓度（mg/L），为该人群的健康监护寻找动态观察依据。
正己烷职业接触组（A组）为广州市印刷行业彩印操作位作业人员64 人，其均在同一个大的车间轮班工作，工作强度相当；对照组（B组）选同厂其他车间工人53 人。
两组人员除接触正己烷因素不同外，生活水平、生活习惯、劳动强度、吸烟、饮酒情况基本相同。
问两组间尿液中2，5-己二酮浓度(mg/L)平均含量之间的差别是否有统计学意义？数据如下所示。
正己烷职业接触组：2.89、1.85、2.27、2.07、1.62、1.77、2.53、2.02、2.07、2.07、1.93、3.01、1.93、1.88、1.55、1.36、2.23、2.55、1.73、2.65、1.95、2.45、1.41、2.46、2.38、1.55、2.16、2.01、1.37、2.16、2.00、2.07、2.57、2.11、2.37、1.39、2.18、2.33、1.46、2.16、2.03、2.96、2.21、2.00、2.58、2.19、2.41、1.68、1.93、1.93、1.93、1.87、1.74、2.70、1.83、2.17、2.52、2.09、2.28、1.65、1.19、1.58、0.89、1.65对照组：0.27、0.36、0.26、0.16、0.49、0.58、0.16、0.45、0.22、0.25、0.66、0.05、0.31、0.12、0.51、0.30、0.37、0.14、0.28、0.33、0.36、0.51、0.37、0.36、0.47、0.34、0.72、0.39、0.55、0.17、0.27、0.33、0.30、0.26、0.50、0.17、0.22、0.18、0.17、0.62、0.27、0.26、0.34、0.17、0.61、0.42、0.39、0.28、0.36、0.43、0.24、0.15、0.194.两独立正态总体的检验【例4】一个小麦新品种经过6代选育，从第5代（A组）中抽出10株，株高为：66、65、66、68、62、65、63、66、68、62（cm），又从第6代（B组）中抽出10株，株高为：64、61、57、65、65、63、62、63、64、60（cm），问株高性状是否已经达到稳定？5.单因素K（K≥3）水平方差分析【例5】从津丰小麦4个品系中分别随机抽取10株，测量其株高（cm），数据如下所示，问不同品系津丰小麦的平均株高之间的差别是否具有统计学意义？品系0-3-1：63、65、64、65、61、68、65、65、63、64品系0-3-2：56、54、58、57、57、57、60、59、63、62品系0-3-3：61、61、67、62、62、60、67、66、63、65品系0-3-4：53、58、60、56、55、60、59、61、60、596. 双因素无重复试验的方差分析【例6】某医生欲研究回心草各单体成分对试验性心肌缺血血流动力学的影响，选取健康新西兰家兔若干只，体重（2.0±0.3）kg，雌雄不计，将其随机分成9组：胡椒碱高剂量组（100nmol/L）、胡椒碱中剂量组（10nmol/L）、胡椒碱低剂量组（1nmol/L）、胡椒酸甲酯高剂量组（100nmol/L）、胡椒酸甲酯中剂量组（10nmol/L）、胡椒酸甲酯低剂量组（1nmol/L）、咖啡酸甲酯高剂量组（100nmol/L）、咖啡酸甲酯中剂量组（10nmol/L）、咖啡酸甲酯低剂量组（1nmol/L）。
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。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!中药聚类分析在SPSS中的操作流程详解中药，作为中国传统医学的重要组成部分，其复杂性和多样性使得对其进行科学分类和研究显得尤为重要。
系统工程(基于spss的主成分分析和聚类分析)
系统工程论文主成分分析与聚类分析姓名：学号：班级：学院：指导教师：数据为2012年全国各省城镇民平均每人全年家庭收入来源的各项数据。
数据来源位国家统计局/easyquery.htm?cn=E0103表1-1 2012年全国各省城镇民平均每人全年家庭收入来源一 主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis ，PCA ）， 是一种统计方法。
通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
其分析步骤如下：1.1.1 首先将样本数据写成矩阵的形式⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=6,312,311,310262221161211Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y （1）对样本进行标准化处理 标准化处理计算式位∑∑∑===⎪⎭⎫⎝⎛--=311311311311311311i i ij ij i ijij ij Y Y Y Y X （2）经过标准化处理后可得到标准化矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=6,312,3101,31262221161211X X X X X X X X X X （3）数据标准化是为了消除量纲的影响。
矩阵元素如表1-2所示，标准化矩阵是通过MATLAB 程序实现，源程序在文章最后。
表1-2 标准化数据1.1.2 计算6个指标的协方差矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡==6,312,311,31262221161211311r r r r r rr r r X X R T （4）矩阵（4）是一个实对称矩阵。
经计算，矩阵（4）的每一个元素如表格3所示。
表1-3 相关系数矩阵1.1.3 求相关系数的特征矩阵和特征值，表1-4 特征向量系数表1-5 特征值表1-6 特征值及主成分贡献率一般区累计贡献率为85%-95%的特征值1λ，2λ分别对应第一主成分和第二主成分1.1.4计算主成分载荷二，聚类分析法聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。