六种数据聚类方法对比研究:190422技术趋势报告
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更新于2024-08-10
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本资源是一份关于SAS系统内多种统计分析程序的详细指南,涵盖了六种主要方法:FASTCLUS(K-均值聚类分析)、WARD's Minimum Variance Cluster Analysis(华兹聚类分析)、PROCMEANS(描述性统计分析)、PROCSUMMARY(输出文件统计)、PROCUNIVARIATE(计算与绘图统计)、PROCCHART(图形表示)、PROCTABULATE(表格制作)、PROCCORR(关系强度测量)、PROCPLOT(一般制图)以及计分程序如PROCSTANDARD、PROCRANK和PROCSCORE。这份报告于2020-2040年间发布,特别关注数据中包含有较差分离度和紧凑聚类的情况。
1. **FASTCLUS(K-均值聚类)**:这是一种用于处理较差分离和紧凑聚类的数据,通过观察Y*X图中的符号表示各簇值,可用于发现数据集内在的结构。
2. **WARD's Method**:华兹最小方差聚类法,也是针对难以分离的紧凑聚类,其通过最小化内部方差来形成聚类,图表同样展示了聚类结果。
3. **PROCMEANS、PROCSUMMARY、PROCUNIVARIATE**:这三个程序分别处理描述性统计、生成统计值输出和单变量统计分析,提供基本的数据总结和可视化。
4. **PROCCHART**:此程序用于图形表示统计值,帮助理解数据分布和趋势,通过示例说明了如何编写和使用。
5. **PROCTABULATE**:用于创建统计表格,介绍了基本概念和编写步骤,强调注意事项和实例应用。
6. **PROCCORR**:测量变量间的关系强度,包括程序概述、编写指导和范例。
7. **PROCPLOT**:一般制图程序,涵盖在同一报表纸张上多图绘制的方法和示例。
8. **计分程序**:如PROCSTANDARD(标准化分数)、PROCRANK(排名)和PROCSCORE(变量值线性组合),分别涉及数据标准化、排序和综合运算。
这些程序在SAS系统中扮演着关键角色,对于数据分析人员来说,理解和熟练运用它们是提高工作效率和解读数据的关键。通过学习和实践,用户能够对数据进行深入挖掘,找出模式和洞察,从而支持决策制定。
2021-09-09 上传
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