实验06 主成分分析法

实验06  主成分分析法

一、实验目的

做作业顺便分析一下安徽省各个地级市的经济实力做个排序分类

二、实验内容

主成分分析找出主要指标

计算得分，搞排序

聚类搞分类

三、实验数据准备

安徽省2007年各地市经济指标数据

四、实验过程

 

(一)SAS程序

①主成分分析法

data indicators;

input x1-x8 @@;

cards;

491.70 380.31 158.39 121.54 22.74 439.65 344.44 17.43

21.12 30.55 6.40 12.40 3.31 21.17 17.71 2.03

1.71 2.35 0.57 0.68 0.13 1.48 1.36 -0.03

9.83 9.05 3.13 3.43 0.64 8.76 7.81 0.54

64.06 77.86 20.63 30.37 5.96 63.57 52.15 4.71

30.38 46.90 9.19 9.83 17.87 28.24 21.90 3.80

31.20 70.07 8.93 18.88 33.05 31.17 26.50 2.84

104.69 78.95 29.61 25.96 5.39 98.08 84.81 3.81

12.79 14.16 3.66 4.07 1.57 11.95 10.24 0.73

39.43 44.60 15.17 15.72 3.27 36.03 27.87 3.48

;

proc princomp out=prin ;                                                                                                             

var x1-x8;                                                                                                                          

run;

②主成分得分

data indicators;

input x1-x8 @@;

cards;

491.70 380.31 158.39 121.54 22.74 439.65 344.44 17.43

21.12 30.55 6.40 12.40 3.31 21.17 17.71 2.03

1.71 2.35 0.57 0.68 0.13 1.48 1.36 -0.03

9.83 9.05 3.13 3.43 0.64 8.76 7.81 0.54

64.06 77.86 20.63 30.37 5.96 63.57 52.15 4.71

30.38 46.90 9.19 9.83 17.87 28.24 21.90 3.80

31.20 70.07 8.93 18.88 33.05 31.17 26.50 2.84

104.69 78.95 29.61 25.96 5.39 98.08 84.81 3.81

12.79 14.16 3.66 4.07 1.57 11.95 10.24 0.73

39.43 44.60 15.17 15.72 3.27 36.03 27.87 3.48

;

Proc Princomp data=indicators n=5 outstat=fstat std;

  Var X1-X8;

Proc Score data=indicators score=fstat out=fscore;

Proc Print data=fscore;

Run;

③主成分聚类

input x1-x8 @@;

cards;

491.70 380.31 158.39 121.54 22.74 439.65 344.44 17.43

21.12 30.55 6.40 12.40 3.31 21.17 17.71 2.03

1.71 2.35 0.57 0.68 0.13 1.48 1.36 -0.03

9.83 9.05 3.13 3.43 0.64 8.76 7.81 0.54

64.06 77.86 20.63 30.37 5.96 63.57 52.15 4.71

30.38 46.90 9.19 9.83 17.87 28.24 21.90 3.80

31.20 70.07 8.93 18.88 33.05 31.17 26.50 2.84

104.69 78.95 29.61 25.96 5.39 98.08 84.81 3.81

12.79 14.16 3.66 4.07 1.57 11.95 10.24 0.73

39.43 44.60 15.17 15.72 3.27 36.03 27.87 3.48

;

Proc Princomp data=indicators out=fscore;

  Var X1-X8;

Proc Print data=fscore;

Proc Cluster data<