六种数据聚类方法对比研究：190422技术趋势报告

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。