SAS教程：系统聚类分析详解与CLUSTER/TREE过程操作

SAS教学——聚类分析课程深入探讨了聚类分析这一重要的统计分析方法，主要涵盖了三个关键部分：8.1聚类分析的基本概念，8.2系统聚类法，以及8.3利用CLUSTER和TREE过程进行实际操作。 8.1节首先介绍了聚类分析的概论，它将数学工具引入分类学，通过测量样本间的相似度来划分相似的对象组，形成类别。聚类分析涉及的统计方法包括有序样品聚类（如最优分割法，根据特定顺序进行分类）、动态聚类（逐步聚类法，通过迭代优化达到最佳分类）、模糊聚类（针对模糊数据的处理）等多种策略。此外，还区分了样品聚类（按观测值分类）和变量聚类（按指标分类）两种形式。 8.2节重点阐述了系统聚类法，即谱系聚类，这是一种自底向上或自顶向下的分层过程。起初假设所有样本或变量独立为一类，然后逐步合并最相似的类，直到所有样本归入一个大类。这种方法有助于理解和展示样本间的层次关系。 8.3节则具体介绍了如何在SAS环境中使用CLUSTER和TREE过程来进行实际的聚类分析。CLUSTER过程用于执行系统聚类，而TREE过程则用于生成聚类树状图，帮助直观地理解样本间的分组结构和聚类路径。 在整个教学过程中，还会涉及到聚类统计量的选择，这些量可以客观反映样本间的亲疏关系，如样本间距离、相似度系数等。此外，数据预处理和变量选择也是关键环节，因为不同的变量类型可能需要不同的处理方式，如数值变量、分类变量或等级变量。 这门SAS聚类分析课程旨在提供一个全面且实用的框架，帮助学习者掌握聚类分析的基础理论和实践技巧，以便在实际数据分析项目中有效运用。无论是初学者还是经验丰富的分析师，都可以从中学到如何在SAS环境下运用这些方法来洞察数据集的内在结构和模式。