SAS中的聚类分析方法总结（1）——聚类分析概述（续2）

感谢楼主，请问楼主，使用kmeans进行聚类时，如何查看最后聚类模型的效果呢？？

算法如下：
proc fastclus data=ketizu.Sw2014combine1_shouji2 summary maxc=4 maxiter=99
outseed=clusterseed out=ketizu.Sw2014combine1_shouji3 cluster=cluster least=2;
id yhhm;
var yuedu_flow yuedu_PV gouwu_flow gouwu_PV youxi_flow youxi_PV yinyue_flow ;
run;

输出结果如下：
                                            Criterion Based on Final Seeds =   0.8741
                                                         Cluster Summary
                                                      Maximum Distance
                                           RMS Std           from Seed     Radius     Nearest     Distance Between
                Cluster     Frequency    Deviation      to Observation    Exceeded    Cluster    Cluster Centroids
                --------------------------------------------------------------------------------------------------
                   1           572157       0.5568             11.9042                      2               3.3507
                   2           308068       1.0661             17.2514                      1               3.3507
                   3            98032       1.4481             19.3305                      2               4.6291
                   4            29549       1.1188             17.1095                      2               7.5117

                                                  Pseudo F Statistic = 103722.1
                                              Observed Over-All R-Squared =  0.23592
                                      Approximate Expected Over-All R-Squared =   0.06032
                                              Cubic Clustering Criterion = 7249.208
                               WARNING: The two values above are invalid for correlated variables.

看不懂程序怎么办？

编程好学吗？感觉还不会啊

感谢您的精彩文章，有一个问题想请教下，对于您说的对离散变量的处理方式 1 proc distance 来处理，是不是要优于哑变量的做法，是不是可以作为通用性的方法来替换掉哑变量的处理方法呢？谢谢。

thank you!

赞，楼主很棒！

thanks for sharing

谢谢分享

谢谢LZ

SAS 聚类的结果应该怎么看呢？