{"id":4619,"date":"2023-07-09T14:23:19","date_gmt":"2023-07-09T14:23:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/sas-proc-cluster\/"},"modified":"2023-07-09T14:23:19","modified_gmt":"2023-07-09T14:23:19","slug":"sas-proc-cluster","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/sas-proc-cluster\/","title":{"rendered":"So verwenden sie proc cluster in sas (mit beispiel)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Clustering<\/strong> ist eine Technik des maschinellen Lernens, die versucht, Gruppen von Beobachtungen<\/a> innerhalb eines Datensatzes zu finden.<\/span><\/p>\n

Das Ziel besteht darin, Cluster zu finden, bei denen die Beobachtungen innerhalb jedes Clusters einander recht \u00e4hnlich sind, w\u00e4hrend sich die Beobachtungen in verschiedenen Clustern deutlich voneinander unterscheiden.<\/span><\/p>\n

Der einfachste Weg, Clustering in SAS durchzuf\u00fchren, ist die Verwendung von PROC CLUSTER<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Das folgende Beispiel zeigt, wie PROC CLUSTER<\/strong> in der Praxis eingesetzt wird.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Verwendung von PROC CLUSTER in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n

Nehmen wir an, wir haben den folgenden Datensatz mit Informationen zu Punkten, Assists und Rebounds f\u00fcr 20 verschiedene Basketballspieler:<\/span> <\/p>\n

 \/*create dataset*\/             \ndata<\/span><\/span> my_data;\n    input<\/span> points assists rebounds;   \n    datalines<\/span> ;\n18 3 15\n20 3 14\n19 4 14\n14 5 10\n14 4 8\n15 7 14\n20 8 13\n28 7 9\n30 6 5\n31 9 4\n35 12 11\n33 14 6\n29 9 5\n25 9 5\n25 4 3\n27 3 8\n29 4 12\n30 12 7\n19 5 6\n23 11 5\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/ \n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Nehmen wir an, wir m\u00f6chten eine Gruppierung durchf\u00fchren, um \u201eCluster\u201c von Spielern mit \u00e4hnlichen Statistiken zu identifizieren.<\/span><\/p>\n
 Der folgende Code zeigt, wie PROC CLUSTER<\/strong> in SAS zum Durchf\u00fchren von Clustering verwendet wird:<\/span><\/p>\n
 \/*perform clustering using points, assists and rebounds variables*\/             \nproc cluster<\/span> data<\/span> =my_data method<\/span> =average;<\/span>\nvar<\/span> points assists rebounds;<\/span>\nrun<\/span> ;<\/span>\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Die ersten Ergebnistabellen geben Aufschluss dar\u00fcber, wie das Clustering durchgef\u00fchrt wurde:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Au\u00dferdem wird ein Dendrogramm erstellt, damit wir die \u00c4hnlichkeit zwischen Beobachtungen im Datensatz visuell \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Die y-Achse zeigt einzelne Beobachtungen und die x-Achse zeigt den durchschnittlichen Abstand zwischen Clustern.<\/span><\/p>\n
 Wenn man sich dieses Dendrogramm ansieht, scheint es, dass die Beobachtungen nat\u00fcrlicherweise in drei Gruppen unterteilt werden k\u00f6nnen:<\/span> <\/p>\n
\"Beispiel<\/p>\n
 Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen wir die PROC TREE<\/strong> -Anweisung mit ncl=3<\/strong> verwenden, um SAS anzuweisen, jede Beobachtung im Originaldatensatz einem von drei Clustern zuzuordnen:<\/span><\/p>\n
 \/*assign each observation to one of three clusters*\/\n<\/span>proc tree<\/span> data<\/span> =clustd noprint ncl<\/span> =3 out<\/span> =clusts;\n    copy<\/span> points assists rebounds;\n    id<\/span> player_ID;\nrun<\/span> ;\nproc sort<\/span> ;\n   by<\/span> cluster;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view cluster assignments*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> = clusters;\n    id<\/span> player_ID;\nrun<\/span> ;<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Der resultierende Datensatz zeigt jede der urspr\u00fcnglichen Beobachtungen zusammen mit dem Cluster, zu dem sie geh\u00f6ren:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen zum Beispiel sehen: dass Spieler<\/span> mit den IDs 2, 3, 1, 4, 5, 7, 6 und 19 alle zum Cluster 1<\/strong> geh\u00f6ren.<\/span><\/p>\n
 Dies zeigt uns, dass diese acht Spieler in Bezug auf Punkte, Assists und Rebounds-Variablen \u201e\u00e4hnlich\u201c sind.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : In diesem Beispiel haben wir uns f\u00fcr die Mittelwertbildung<\/strong> als Verkn\u00fcpfungsmethode f\u00fcr das Clustering entschieden. Eine vollst\u00e4ndige Liste anderer Bindungsmethoden, die Sie verwenden k\u00f6nnen, finden Sie in der SAS-Dokumentation<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in SAS ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So f\u00fchren Sie eine Hauptkomponentenanalyse in SAS durch<\/a>
 So f\u00fchren Sie eine multiple lineare Regression in SAS durch<\/a>
 So f\u00fchren Sie eine logistische Regression in SAS durch<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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