鉴别法与集群法在分类中的应用差异

"鉴别法与集群法的异同分析，以及SAS中的鉴别分析程序" 鉴别法和集群法是两种在统计学中用于分类的方法，但它们有着本质的区别。鉴别法是一种有监督的学习方法，它基于已知的类别信息对新样本进行分类。例如，在生物学研究中，如果已知某些植物属于草本类或木本类，鉴别法可以找到最佳的特征组合，以区分这两类植物。在SAS中，鉴别分析可以通过PROC DISCRIM、PROC CANDISC和PROC STEPDISC三个程序实现。 PROC DISCRIM主要用于分类鉴别分析，可以将观察体分配到预定义的类别中。该程序提供了参数和非参数两种鉴别方法，前者假设数据来自多元正态分布，后者则与旧版的NEIGHBOR程序类似，适用于非参数分析。 PROC CANDISC执行典型鉴别分析，其方法与主成分分析和典型相关分析相关，旨在找到一个线性组合来突出类别间的差异，而非进行直接的分类。 PROC STEPDISC则用于逐步鉴别分析，通过逐步回归的方式选择最优的变量组合，以最大化类别间的区分度。 相反，集群法（见第九部分）是一种无监督学习方法，不依赖预先设定的类别。它根据观察体的属性相似性自发地构建类别。在集群法中，数据集中的个体被分配到最接近它们的群组，而这些群组（或“集群”）是在分析过程中自然形成的。因此，鉴别法和集群法虽然都涉及分类，但它们的分类原理和应用场景有所不同。 在SAS系统中，描述性统计分析也是非常重要的一部分，包括PROC MEANS、PROCSUMMARY、PROC UNIVARIATE、PROC CHART、PROCTABULATE、PROCCORR、PROCPLOT等程序，分别用于计算统计量、生成图表、绘制直方图、制作表格、计算相关性和生成图形等。这些工具为数据分析师提供了全面的数据探索和解释能力。 总结起来，鉴别法和集群法都是统计分类技术，但鉴别法依赖已知类别信息，而集群法则探索数据自身的结构形成类别。SAS提供了一系列的程序来支持这两种方法以及其他统计分析，使用户能够高效地处理和理解他们的数据。