sas判别分析写代码

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。