SAS软件与统计应用教程 教学课件 ppt 作者 汪远征 徐雅静 ch8

1、第八章 聚类分析与判别分析,8.1 聚类分析 8.2 判别分析,8.1 聚类分析 8.1.1 聚类分析的一般概念 8.1.2 系统聚类法的基本思想和步骤 8.1.3 用CLUSTER过程和TREE过程进行系统聚类 8.1.4 用VARCLUS过程进行变量聚类,8.1.1 聚类分析的一般概念 设有n个样品(多元观测值)，每个样品测得m项指标(变量)，得到观测数据xij（i=1,n；j=1,m），如表所示。,表8-1中数据又称为观测数据阵或简称为数据阵，其数学表示为： 其中列向量Xj = (x1j，x2j，xnj)，表示第j项指标（j = 1，2，m），行向量X(i) = (xi1，xi2，xin)表示第i个样品。,1. 两种聚类分析 根据分类对象的不同，聚类分析分为两种： (1) 样品聚类：样品聚类是对样品（观测）进行的分类处理，又称为Q型分类，相当于对观测数据阵按行分类。 (2) 变量聚类：变量聚类是对变量（指标）进行的分类处理，又称为R型分类，相当于对观测数据阵按列分类。 两种聚类在形式上是对称的，处理方法也是相似的。,2. 聚类分析的方法 聚类方法大致可归纳如下： (1) 系统聚类

2、法（谱系聚类） 先将l个元素（样品或变量）看成l类，然后将性质最接近（或相似程度最大）的2类合并为一个新类，得到l 1类，再从中找出最接近的2类加以合并变成了l 2类，如此下去，最后所有的元素全聚在一类之中。 (2) 分解法（最优分割法） 其程序与系统聚类相反。首先所有的元素均在一类，然后按照某种最优准则将它分成2类、3类，如此下去，一直分裂到所需的k类为止。,(3) 动态聚类法（逐步聚类法） 开始将l个元素粗糙地分成若干类，然后用某种最优准则进行调整，一次又一次地调整，直至不能调整为止。 (4) 有序样品的聚类 n个样品按某种因素（时间或年龄或地层深度等）排成次序，要求必须是次序相邻的样品才能聚在一类。 其他还有：有重叠聚类、模糊聚类、图论聚类等方法。,3. 聚类统计量 聚类分析实质上是寻找一种能客观反映元素之间亲疏关系的统计量，然后根据这种统计量把元素分成若干类。常用的聚类统计量有距离系数和相似系数两类。距离系数一般用于对样品分类，而相似系数一般用于对变量聚类。距离的定义很多，如马氏距离、明考斯基距离、兰氏距离、切比雪夫距离以及常见的欧氏距离： 等。相似系数有相关系数、夹角余弦、列

3、联系数等。,当然，采用不同的分类方法会得到不同的分类结果，有时即使是同一种聚类方法，因距离的定义方法不同也会得到不同的分类结果。对任何观测数据都没有唯一“正确的”分类方法。实际应用中，常采用不同的分类方法对数据进行分类，可以提出多种分类意见，由实际工作者决定所需要的分类数和分类情况。,8.1.2 系统聚类法的基本思想和步骤 下面以样品聚类为例介绍系统聚类法。 1. 系统聚类法的基本思想 设有n个样品，每个样品测得m项指标（见表8-1）。系统聚类方法的基本思想是：首先定义样品间的距离（或相似系数）和类与类之间的距离。一开始将n个样品各自自成一类，这时类间的距离与样品间的距离是等价的；然后将距离最近的两类合并，并计算新类与其他类的类间距离，再按最小距离准则并类。这样每次减少一类，直到所有的样品都并成一类为止。这个并类过程可以用谱系聚类图形象地表达出来。,2. 系统聚类法的基本步骤 (1) 数据变换 为了便于比较或消除量纲的影响，在作聚类之前常常首先要对数据进行变换。变换的方法有中心化变换、标准化变换、极差标准化变换、极差正规化变换、对数变换等。 最常用的标准化变换为： 其中 ， ，j =

4、1，2，m。 变换后的数据，每个变量的样本均值为0，标准差为1，而且标准化变换后的数据 与变量的量纲无关。,(2) 计算n个样品两两间的距离 选择度量样品间距离的定义，计算n个样品两两间的距离，得样品间的距离矩阵D(0)。 (3) 聚类过程 首先n个样品各自构成一类，类的个数k = n：Gi = X(i)（i = 1，n），此时类间的距离就是样品间的距离（即D(1) = D(0)）。 令j = 2，n，执行如下并类过程： 1) 合并类间距离最小的两类为一新类（类间距离参见下文“系统聚类分析的方法”）。此时类的总个数k减少1类，即k = n j + 1；,2) 计算新类与其他类的距离，得新的距离矩阵D(j)）。 若合并后类的总个数k仍大于1，重复1)和2)步，直到类的总个数为1时止。 (4) 画谱系聚类图 谱系图能明确清晰地描述各个样本点在不同层次上聚合分类的情况。 (5) 决定分类的个数及各类的成员,3. 系统聚类分析的方法 设有原始数据阵，如表8-1所示。G为在某一聚类水平上的类的个数，Ck是当前(水平G)的第k类，nk为Ck中的样品个数，DKL为第G水平的类CK和类CL之间的距离。

5、 根据类间距离计算方法的不同，有11种不同的聚类方法： (1) 类平均法 类平均法(Average Linkage)用两类样品两两观测间距离的平均作为类间距离，即 类平均法是一种应用较广泛，聚类效果较好的方法。,(2) 重心法 重心法(Centroid Method)用两个类重心(均值)之间的（平方）欧氏距离定义类间距离，即 (3) 最长距离法 最长距离法(Complete Method)用两类观测间最远一对观测的距离定义类间距离，即 (4) 最短距离法 最短距离法(Single Linkage) 用两类观测间最近一对观测的距离定义类间距离，即,(5) Ward最小方差法（离差平方和法） Ward最小方差法(Wards Mininum-Variance Method)也称Ward离差平方和法。类间距离定义为 Ward方法并类时总是使得并类导致的类内离差平方和增量最小。 其它的聚类方法还有最大似然法(EML)法、可变类平均法(Flexible-Beta Method)、McQuitty相似分析法(McQuittys Similarity Analysis)、中间距离法(Median Me

6、thod)、两阶段密度估计法(Two Stage Density Linkage)等。 类平均法和Ward最小方差法使用最广泛。,4. 系统聚类类数的确定 (1) 由适当的阀值确定 选定某种聚类方法，按系统聚类的方法并类后，得到一张谱系聚类图，聚类图（又称谱系图）只反映样品间（或变量间）的亲疏关系，它本身并没有给出分类，需要给定一个临界相似尺度，用以分割谱系图而得到样品（或变量）的分类，如给定临界值（阀值）为d，那么，当样品间或已并类间距离小于d时，认为这些样品和类的关系密切，应该归属一类。,(2) 根据统计量确定分类个数 在SAS的CLUSTER过程中，提供一些统计量可以近似检验类个数如何选择更合适，用统计量决定类数的方法来自统计的方差分析思想，下面作一些介绍。 1) R2统计量 其中PG为分类数为G个类时的总类内离差平方和，T为所有样品或变量的总离差平方和。R2越大，说明分为G个类时每个类内的离差平方和都比较小，也就是分为G个类是合适的。但是，显然分类越多，每个类越小，R2越大，所以我们只能取G使得R2足够大，但G本身比较小，而且R2不再大幅度增加。,2) 半偏R2统计量 在把类C

7、K和类CL合并为下一水平的类CM时，定义半偏相关 其中BKL=WM (WK +WL)为合并类引起的类内离差平方和的增量，Wt为类Ct的类内离差平方和。半偏R2用于评价一次合并的效果，其值是上一步R2与该步R2的差值。其值越大，说明上一次合并的效果越好。,3) 伪F统计量 伪 伪F统计量评价分为G个类的效果。伪F统计量越大，表示分为G个类越合理。通常取伪F统计量较大而类数较小的聚类水平。 4) 伪t2统计量 伪 用此统计量评价合并类CK和类CL的效果，该值大说明合并的两个类CK和CL是很分开的，不应合并这两个类，而应该取合并前的水平。,8.1.3 用CLUSTER过程和TREE过程进行系统聚类 1. CLUSTER过程 系统聚类CLUSTER过程的一般格式为： PROC CLUSTER ； VAR ； COPY ； ID ； RUN；,其中： 1) PROC CLUSTER语句为调用CLUSTERS过程的开始，其常用选项及功能见表8-2。 2) VAR语句指定用来聚类的数值型变量。如果缺省，则使用没有列在其他语句中的所有数值型变量。 3) COPY语句把指定的变量复制到OUTTREE =

8、 的数据集中，以备后用。 4) ID语句中指定的变量用于区分聚类过程中的输出及OUTTREE数据集中的观测。,2. TREE过程 TREE过程可以把CLUSTER过程产生的OUTTREE = 数据集作为输入，画出聚类谱系图，并按照用户指定的聚类水平(类数)产生分类结果数据集。一般格式如下： PROC TREE ； COPY ； ID ； RUN； 其中： 1) PROC TREE语句为调用TREE过程的开始，其常用选项及功能见表8-3。,表8-3 PROC TREE语句的常用选项 2) COPY语句把输入数据集中的变量复制到输出数据集。 3) ID语句用于指定在输出树状图中的识别对象，ID变量可以是字符或数值变量。如果省略，TREE过程将使用变量_NAME_。,3. 应用实例 【例8-1】表8-4是全国沿海10省市农民2004年支出情况的汇总资料，表中涉及生活消费支出情况的八个指标。 假定上述数据已经存放在数据集Mylib.nm10。,试利用汇总资料对10个地区进行分类 (1) 使用CLUSTER过程 为了进行系统聚类并产生帮助确定类数的统计量，使用如下代码： proc cluster

9、 data = mylib.nm10 standard method = ward outtree = otree pseudo; copy group; run;,结果中首先给出数据相关系数矩阵特征值方面的信息。,结果的最后部分为聚类分析的完整过程(Cluster History)，如图所示，内容按列划分从左到右依次为： “NCL”为类别数量，表示新类别形成后类别的总数； “-Clusters Joined-”为合并的类别，指明这一步合并了哪两个类，有两列。其中OBxxx表示某一个原始样品，而CLxxx表示在某一个聚类水平上产生的类。 “FREQ”表示这次合并得到的类有多少个样品。 “SPRSQ”是半偏R2，“RSQ”是R2，“PSF”为伪F统计量，“PST2”为伪t2统计量，“Tie”指示距离最小的候选类对是否有多对，本例全无。,(2) 确定分类个数 1) R2统计量（列标题为RSQ）用于评价每次合并成NCL个类时的聚类效果。R2越大说明NCL个类越分开，故聚类的效果好。R2的值总是在0和1之间，而且R2的值总是随着分类个数NCL的减少而变小。通过查看R2值的变化，可以确定n个样品分为几类最为合适。本例中，分为3个类之前(NCL3)的并类过程中R2的减少是逐渐的，改变不大；当分为3类时的R2 = 0.838，而下一次合并后分为2类时R2下降较多(R2 = 0.721)。这时通过分析R2统计量可得出分为3个类是较合适的。,查看R2变化的大小也可以由合并类时的半偏R2(列标题为SPRSQ)得到。半偏R2的值是上一步R2与该步R2的差值，故某步的半偏R2值越大，说明上一步合并的效果好。本例中半偏R2最大和次大分别为NCL = 1和2，说明根据半偏R2准则分为两个类或三个类是较合适的。 2) 伪F统计量(列标题为PSF)用于评价分为NCL个类的聚类效果。伪F值越大表示这些观测样品可显著地分为NCL个类。本例中伪F最大和次大依次为NCL = 2和5（局部），说明根据伪F准则分为两个类、五个类是较合适的。,4) 伪t2统计量用以评价此步合并类的效果。由该统计量的定义知伪t2值大表明上一次合并的两个类是很分开的，也就是上一次聚类的效

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