SAS谱系聚类法变量聚类代码

在SAS中，谱系聚类（Hierarchical Clustering）通常通过`CLUSTER`或`TREE`程序来实现，这两个程序允许你对变量进行聚类分析。以下是基本的步骤和一个简单的示例代码片段，用于变量聚类：

/* 导入必要的库 */
libname work "C:\path\to\your\sas\library"; /* 根据实际路径修改 */
proc import datafile="your_data.csv" out=mydata dbms=csv replace;
run;

/* 创建变量数据表 */
data var_clust;
    set mydata;
    by _id_;
    array all_vars _numeric_;
    do i = 1 to dim(all_vars);
        if first._id_ then var_name = comnames(all_vars[i]);
        variable_values[i] = all_vars[i];
    end;
run;

/* 算术平均作为变量特征向量 */
proc means data=var_clust mean;
    var variable_values;
run;
ods listing close; /* 关闭默认的输出 */
ods output stat_summary=cluster_stats; /* 输出统计摘要到新的数据集 */

/* 使用SAS聚类模块 */
proc cluster data=cluster_stats method=ward;
    var _all_; /* 聚类所有统计均值变量 */
run;

/* 查看聚类结果 */
proc print data=cluster_stats(obs=0);
run;

/* 结果可能包含聚类ID和其他相关信息 */

在这个例子中，我们首先导入数据，然后创建一个新的数据集，其中每个观测都有每个变量的平均值作为特征。然后使用`WARD`方法进行谱系聚类（一种凝聚聚类方法）。最后，我们打印出聚类结果以便进一步分析。

注意：你需要根据实际数据文件路径、变量名以及你的SAS环境调整上述代码。