数据仓库与聚类算法：SAS系统分析

"数据库、数据库管理系统与数据仓库是信息化系统的核心组成部分。数据仓库是用于数据分析的中央存储库，从传统数据库发展而来，具有高度结构化、数据共享、数据独立性等特点。随着技术的进步，数据仓库与聚类算法结合，提供更强大的决策支持。SAS系统在聚类分析中有多种方法，如CLUSTER、FASTCLUS、MODECLUS和VARCLUS，用于对数据进行分类和模式发现。数据仓库与数据挖掘工具，如联机分析(OLAP)和数据挖掘，一起推动了数据分析领域的前沿发展。" 聚类算法是数据分析的重要工具，特别是在决策支持系统和数据仓库环境中。SAS系统提供的聚类分析过程，如CLUSTER、FASTCLUS、MODECLUS和VARCLUS，允许对SAS数据集中的观测或变量进行有效分类，从而揭示数据内在的结构和模式。这些聚类算法各有特点，适应不同的数据特性和应用场景： 1. **CLUSTER**（系统聚类）：适用于大型数据集，采用层次聚类方法，通过计算两两观测之间的相似性构建聚类树，然后根据预设标准剪切树形结构形成聚类。 2. **FASTCLUS**（快速聚类）：顾名思义，是一种快速执行的聚类算法，适合于处理大量观测数据，通常基于K均值算法，以速度和效率为优化目标。 3. **MODECLUS**（非参数聚类）：该方法不依赖于特定的概率分布假设，适合处理非正态或非线性的数据，能够发现多模态分布的聚类。 4. **VARCLUS**（变量聚类）：主要针对变量而不是观测进行聚类，帮助识别和减少数据集中的冗余或相关性，提高后续分析的效率和准确性。 数据仓库是为决策支持设计的，它与传统的事务处理数据库不同，强调历史数据的存储和多维分析。数据仓库的基本特性包括： - **从传统数据库到数据仓库**：数据仓库是从事务处理系统中抽取、转换和加载（ETL）数据，以满足分析需求，通常包含历史数据并提供多维视图。 - **数据仓库的基本特性**：包括数据的集成性、时间相关性、稳定性以及面向主题，它提供了对企业运营的全面视图。 - **数据仓库及其数据分析工具**：数据仓库通常与OLAP工具结合，支持快速的多维分析；同时，与数据挖掘技术一起，用于发现隐藏的模式和趋势，为决策提供深入洞察。 随着技术的发展，如关系数据库模型的普及和SQL语言的广泛应用，数据管理进入了一个新的阶段。关系数据库模型以其简洁的理论基础和强大的实用能力，成为主流；而面向对象数据库则试图将现实世界的复杂性更好地映射到数据模型中。这些进步极大地推动了数据仓库和聚类算法在决策支持系统中的应用，为企业管理和决策提供了强大的数据基础。