sas判别分析写代码
时间: 2023-07-10 16:18:09 浏览: 117
以下是一个使用 SAS 进行判别分析的示例代码:
```
/* 导入数据集 */
proc import datafile="C:\data\iris.csv" out=iris dbms=csv replace;
getnames=yes;
run;
/* 划分训练集和测试集 */
data iris_train iris_test;
set iris;
if mod(_n_, 5) = 0 then output iris_test;
else output iris_train;
run;
/* 训练判别分析模型 */
proc discrim data=iris_train method=linear;
class Species;
var SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm;
run;
/* 对测试集进行预测 */
proc score data=iris_test score=discrim out=iris_pred;
var SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm;
run;
/* 计算分类准确率 */
proc freq data=iris_pred;
tables Species _DISC_;
run;
```
在这个示例中,我们首先使用 `proc import` 导入了一个 Iris 数据集,然后使用 `data` 步骤将数据集划分为训练集和测试集。接下来,我们使用 `proc discrim` 训练了一个线性判别分析模型,其中 `class` 语句指定了因变量,`var` 语句指定了自变量。最后,我们使用 `proc score` 对测试集进行预测,并使用 `proc freq` 计算分类准确率。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,并且在实际应用中需要根据具体情况调整参数和方法。
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