{"id":4621,"date":"2023-07-09T14:23:19","date_gmt":"2023-07-09T14:23:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/cluster-di-proc-sas\/"},"modified":"2023-07-09T14:23:19","modified_gmt":"2023-07-09T14:23:19","slug":"cluster-di-proc-sas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/cluster-di-proc-sas\/","title":{"rendered":"Come utilizzare proc cluster in sas (con esempio)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Il clustering<\/strong> \u00e8 una tecnica di apprendimento automatico che tenta di trovare gruppi di osservazioni<\/a> all’interno di un set di dati.<\/span><\/p>\n

L’obiettivo \u00e8 trovare cluster tali che le osservazioni all’interno di ciascun cluster siano abbastanza simili tra loro, mentre le osservazioni in cluster diversi siano abbastanza diverse l’una dall’altra.<\/span><\/p>\n

Il modo pi\u00f9 semplice per eseguire il clustering in SAS \u00e8 utilizzare PROC CLUSTER<\/strong> .<\/span><\/p>\n

L’esempio seguente mostra come utilizzare PROC CLUSTER<\/strong> nella pratica.<\/span><\/p>\n

Esempio: come utilizzare PROC CLUSTER in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n

Supponiamo di avere il seguente set di dati contenente informazioni su punti, assist e rimbalzi per 20 diversi giocatori di basket:<\/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
 Diciamo che vogliamo fare qualche raggruppamento per cercare di identificare “cluster” di giocatori con statistiche simili tra loro.<\/span><\/p>\n
 Il codice seguente mostra come utilizzare PROC CLUSTER<\/strong> in SAS per eseguire il clustering:<\/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
 Le prime tabelle dei risultati forniscono informazioni su come \u00e8 stato effettuato il clustering:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Viene anche prodotto un dendrogramma in modo da poter ispezionare visivamente la somiglianza tra le osservazioni nel set di dati:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 L’asse y mostra le singole osservazioni e l’asse x mostra la distanza media tra i cluster.<\/span><\/p>\n
 Osservando questo dendrogramma, sembra che le osservazioni ricadano naturalmente in tre gruppi:<\/span> <\/p>\n
\"Esempio<\/p>\n
 Possiamo quindi utilizzare l’istruzione PROC TREE<\/strong> con ncl=3<\/strong> per dire a SAS di assegnare ciascuna osservazione nel set di dati originale a uno dei tre cluster:<\/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
 Il set di dati risultante mostra ciascuna delle osservazioni originali insieme all’ammasso a cui appartengono:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Ad esempio, possiamo vedere: che i giocatori<\/span> con ID 2, 3, 1, 4, 5, 7, 6 e 19 appartengono tutti al cluster 1<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Questo ci dice che questi otto giocatori sono \u201csimili\u201d in termini di variabili punti, assist e rimbalzi.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : per questo esempio, abbiamo scelto di utilizzare la media<\/strong> come metodo di collegamento per il clustering. Fare riferimento alla documentazione SAS<\/a> per un elenco completo degli altri metodi di associazione che \u00e8 possibile utilizzare.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in SAS:<\/span><\/p>\n
 Come eseguire l’analisi dei componenti principali in SAS<\/a>
 Come eseguire la regressione lineare multipla in SAS<\/a>
 Come eseguire la regressione logistica in SAS<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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