sas在聚类分析中的应用
SAS中的聚类分析方法总结
SAS中的聚类分析方法总结（1）——聚类分析概述说起聚类分析，相信很多人并不陌生。
这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析，欢迎各位高手不吝赐教和拍砖。
按照正常的思路，我大概会说如下几个问题：1. 什么是聚类分析？2. 聚类分析有什么用？3. 聚类分析怎么做？下面我将分聚类分析概述、聚类分析算法及sas实现、案例三部分来系统的回答这些问题。
聚类分析概述1. 聚类分析的定义中国有句俗语叫“物以类聚，人以群分”——剔除这句话的贬义色彩。
说白了就是物品根据物品的特征和功用可以分门别类，人和人会根据性格、偏好甚至利益结成不同的群体。
分门别类和结成群体之后，同类（同群）之间的物品（人）的特征尽可能相似，不同类（同群）之间的物品（人）的特征尽可能不同。
这个过程实际上就是聚类分析。
从这个过程我们可以知道如下几点：1) 聚类分析的对象是物（人），说的理论一点就是样本2) 聚类分析是根据物或者人的特征来进行聚集的，这里的特征说的理论一点就是变量。
当然特征选的不一样，聚类的结果也会不一样；3) 聚类分析中评判相似的标准非常关键。
说的理论一点也就是相似性的度量非常关键；4) 聚类分析结果的好坏没有统一的评判标准；2. 聚类分析到底有什么用？1) 说的官腔一点就是为了更好的认识事物和事情，比如我们可以把人按照地域划分为南方人和北方人，你会发现这种分法有时候也蛮有道理。
一般来说南方人习惯吃米饭，北方习惯吃面食；2) 说的实用一点，可以有效对用户进行细分，提供有针对性的产品和服务。
比如银行会将用户分成金卡用户、银卡用户和普通卡用户。
这种分法一方面能很好的节约银行的资源，另外一方面也能很好针对不同的用户实习分级服务，提高彼此的满意度。
再比如移动会开发全球通、神州行和动感地带三个套餐或者品牌，实际就是根据移动用户的行为习惯做了很好的用户细分——聚类分析；3) 上升到理论层面，聚类分析是用户细分里面最为重要的工具，而用户细分则是整个精准营销里面的基础。
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。
基于SAS的Web使用日志用户聚类分析
（ Ｈｕ ｎ ａ ｎ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ４ １ ０ ０ ８ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ｒ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ Ａｎ ａ ｌ ｖ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ Ｗｅ ｂ Ｕｓ ａ ｇ ｅ ｓ Ｌ ｏ ｇ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｓ ＡＳ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｆ Ｗｅ ｂ Ｕｓ ａ ｇ ｅ ｓ Ｌ ｏ ｇ ｓ ｆ ｏ ｒ ｄ ａ ｔ ａ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎ ， ｇ ｅ ｔ —
ｔ ｉ ｎｇ ｔ ｈｅ ｕｓ ｅ ｒ ｔ ｒ ａ ｎｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ａ ｂｌ ｅ ｗ ｈｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｐｒ ｅ —ｆ ｏｒ ｍ ｅ ｄ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈｅ ｈａ ｎｄ ｌ ｉ ｎ ｇ ｏｆｔ ｈｅ ｃ ｏｒ ｒ ｅ ｓ ｐｏ ｎｄ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ，ｔ ｈｅ ｎ ｍａ ｋ ｉ ｎｇ ｔ ｈｅ ｕｓ ｅ ｒ ｃ ｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ａ ｎａ ｌ－
类 方法与之对 应 ， 如表 １ 所示 。
表 １ 聚 类 过 程 与 聚 类 方法 对 应 表
聚类过程 （ Ｓ Ｔ Ａ Ｔ 模块 ）
聚类方法 （ Ｓ Ａ Ｓ ）
谱系聚类
快速聚类 变量聚类 Ｔ Ｒ Ｅ Ｅ
Ｃ Ｌ Ｕ Ｓ Ｔ Ｅ Ｒ
Ｆ Ｓ Ａ Ｔ Ｃ Ｌ Ｕ Ｓ 、 Ｓ Ｔ Ａ Ｎ Ｄ Ａ Ｒ Ｄ Ｖ Ａ Ｒ Ｃ Ｌ Ｕ Ｓ 树 图形式
关键词 ： Ｓ ＡＳ ； Ｗｅ ｂ 使 用 日志 ； 用户聚类分析 ； 用户事务表 ； 数 字资源
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ９ — ３ ０ ４ ４ （ ２ Ｏ １ ３ ） ２ ５ — ５ ５ ９ ５ — ０ ３
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。
使用SAS进行数据分析的基础知识
使用SAS进行数据分析的基础知识一、SAS数据分析简介SAS（Statistical Analysis System）是一套全面的数据分析软件工具，它具备强大的数据处理和统计分析能力。
它适用于各种领域的数据分析，包括市场调研、金融分析、医疗研究等。
二、数据准备在进行SAS数据分析之前，首先要进行数据准备。
这包括数据的收集、整理和清洗。
收集数据可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式。
整理数据即将数据格式统一，包括去除重复数据、统一变量命名等。
清洗数据则是去除异常值、缺失值处理等。
三、SAS基础语法1. 数据集（Data set）的创建和导入SAS中的数据以数据集的形式存在，可以使用DATA步骤创建数据集，也可以从外部文件导入数据集。
导入数据可使用INFILE 语句指定文件位置，并使用INPUT语句将数据导入到数据集中。
2. 数据操作和处理SAS提供了多种数据操作和处理函数，如排序、合并、拆分等。
常用的函数有SUM、MEAN、COUNT、MAX、MIN等，它们可以对数据集中的变量进行统计和计算。
3. 数据可视化SAS提供了多种可视化方式，用于更直观地展示数据。
可以使用PROC SGPLOT语句进行绘图，如折线图、散点图、柱状图等。
还可以使用PROC TABULATE语句生成数据报表。
四、统计分析SAS强大的统计分析功能是其独特的优势之一。
以下为几种常用的统计分析方法：1. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行概括和描述。
可以使用PROC MEANS进行均值、中位数、标准差等统计指标的计算，使用PROC FREQ进行频数分析。
2. t检验t检验用于比较两组样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC TTEST进行t检验分析，根据t值和显著性水平判断差异是否显著。
3. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC ANOVA进行方差分析，根据F值和显著性水平判断差异是否显著。
SAS数据分析实验报告
SAS数据分析实验报告摘要：本文使用SAS软件对一组数据集进行了分析。
通过数据清洗、数据变换、数据建模和数据评估等步骤，得出了相关的结论。
实验结果表明，使用SAS软件进行数据分析可以有效地处理和分析大型数据集，得出可靠的结论。
1.引言数据分析在各个领域中都扮演着重要的角色，可以帮助人们从大量的数据中提取有用信息。
SAS是一种常用的数据分析软件，被广泛应用于统计分析、商业决策、运营管理等领域。
本实验旨在探究如何使用SAS软件进行数据分析。
2.数据集描述本实验使用了一个包含1000个样本的数据集。
数据集包括了各个样本的性别、年龄、身高、体重等多种变量。
3.数据清洗在进行数据分析之前，首先需要对数据进行清洗。
数据清洗包括缺失值处理、异常值处理和重复值处理等步骤。
通过使用SAS软件中的相应函数和命令，我们对数据集进行了清洗，确保数据的质量和准确性。
4.数据变换在进行数据分析之前，还需要对数据进行变换。
数据变换包括数据标准化、数据离散化和数据归一化等操作。
通过使用SAS软件中的变换函数和操作符，我们对数据集进行了变换，使其符合分析的需要。
5.数据建模数据建模是数据分析的核心过程，包括回归分析、聚类分析和分类分析等。
在本实验中，我们使用SAS软件的回归、聚类和分类函数，对数据集进行了建模分析。
首先，我们进行了回归分析，通过拟合回归模型，找到了自变量对因变量的影响。
通过回归模型，我们可以预测因变量的值，并分析自变量的影响因素。
其次，我们进行了聚类分析，根据样本的特征将其分类到不同的群组中。
通过聚类分析，我们可以发现样本之间的相似性和差异性，从而做出针对性的决策。
最后，我们进行了分类分析，根据样本的特征判断其所属的类别。
通过分类分析，我们可以根据样本的特征预测其所属的类别，并进行相关的决策。
6.数据评估在进行数据分析之后，还需要对结果进行评估。
评估包括模型的拟合程度、变量的显著性和模型的稳定性等。
通过使用SAS软件的评估函数和指标，我们对数据分析的结果进行了评估。
sas使用方法范文
sas使用方法范文SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件，广泛应用于数据管理和分析。
它提供了一系列功能强大的工具和处理数据的方法。
下面将介绍SAS的使用方法，包括数据导入、数据处理、数据分析和数据可视化等。
1.数据导入：SAS可以导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV和文本文件。
使用SAS的数据步骤（data step），可以将数据导入到SAS数据集中。
以下是一个导入Excel文件的示例代码：```data mydata;infile 'path_to_file\myfile.xlsx'dbms=xlsx replace;sheet='sheet1';getnames=yes;run;```2.数据处理：SAS提供了多种数据处理的方法。
例如，通过数据步骤可以对数据进行清洗、转换和整理。
以下是一些常用的数据处理操作：-选择变量：使用KEEP或DROP语句选择需要的变量。
-变量变换：使用COMPUTE语句创建新变量。
-数据过滤：使用WHERE语句根据条件筛选数据。
-数据合并：使用MERGE语句将多个数据集合并在一起。
3.数据分析：SAS提供了丰富的数据分析功能，可以进行统计分析、建模和预测等操作。
以下是一些常用的数据分析方法：-描述统计：使用PROCMEANS、PROCFREQ和PROCSUMMARY等过程进行数据的描述统计分析。
-方差分析：使用PROCANOVA进行方差分析。
-回归分析：使用PROCREG进行线性回归分析。
-聚类分析：使用PROCFASTCLUS进行聚类分析。
-因子分析：使用PROCFACTOR进行因子分析。
-时间序列分析：使用PROCARIMA进行时间序列分析。
4.数据可视化：SAS提供了多种方法用于数据可视化。
通过使用SAS的图形过程（PROCGPLOT和PROCSGPLOT等），可以绘制各种类型的图表，如柱状图、散点图、折线图和饼图等。
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
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三、CLUSTER 树法变量间聚类,本模型给出了 16 个国家在聚类过程中的具体“中 间”过程，通过树的形式形象而明确的给出了分类的具体结果。
最后对三中模型的优缺点进行对比分析，本文认为各自特点鲜明，且相互补充，而 且聚类结果和实际情况相吻合。 关键字：SAS 聚类分析 距离 VARCLUS FASTCLUS CLUSTER TREE
一、VARCLUS 变量间聚类分析，本模型主要是对变量内的联系进行聚类分析，并 给出了相关的结果：7 个分量分成 5 组，其中 m100 和 m200 分成一组，属于短跑类型； m1500 和 marathon 成为第二类，属于中长跑，而另外三个变量各成一类。
二、FASTCLUS 变量间聚类分析，本模型是对变量间进行聚类分析，得出结果如下： 1 类中仅由西沙摩亚；2 类有阿根廷、百慕大、巴西、智利、哥伦比亚、哥斯达黎加 6 个国家；3 类有库克岛,4 类有澳大利亚、加拿大、杰克斯洛法克、匈牙利、美国、墨西 哥 6 个国家；5 类有多米尼加共和国和危地马拉 2 个国家。5 类实力由强到弱的类的顺 序为 4，2，5，1，3。
3.1 SAS 简介·······································································································································1 3.2 聚类分析定义 ·······························································································································1 3.3 聚类方法分类 ·······························································································································2 3.4 距离的相关定义 ···························································································································2 3.5 相似系数 ·······································································································································3 3.6 类间距离定义 ·······························································································································4 3.7 聚类分析一般步骤························································································································4 四、数据的预处理 ······································································································································5 五、具体模型 ··············································································································································5 5.1 变量聚类分析 ································································································································5
5.1.1 用 VARCLUS 过程实现变量间聚类分析·········································································5 5.1.2 编写程序 ····························································································································6 5.1.3 输出结果 ····························································································································6 5.1.4 结果分析 ····························································································································9 5.2 FASTCLUS 变量间聚类分析 ········································································································9 5.2.1 用 FASTCLUS 进行变量间聚类分析 ················································································9 5.2.2 编写程序 ····························································································································9 5.2.3 输出结果 ··························································································································10 5.2.4 结果分析 ··························································································································10 5.3 CLUSTER 树法变量间聚类分析 ································································································11 5.3.1 CLUSTER 过程简介 ·········································································································11 5.3.2 编写程序 ··························································································································11 5.3.3 输出结果 ··························································································································11 5.3.4 结果分析 ··························································································································13 5.4 三种方法的对比分析··················································································································13 六、参考文献 ············································································································································13 七、附录····················································································································································14 7．1 题目原始数据·················································································································14 7．2 5.2.2 程序的输出结果 ···································································································14