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聚类分析聚类分析是根据样本代表性指标在性质上的亲疏程度进行分类因此我们可以把模糊聚类分析的步骤分解如下: 确定样本统计指标与数据标准化 对样本进行分类的效果如何关键在于要把统计指标选择合理也就是统计指标应该有明确的实际意义有较强的分辨力和代表性即要有一定的普遍意义 .1标准差标准化(z-score)标准差标准化后的数据均值为0标准差为1 点(观察值case)到点的距离设有两个p维观察值(点
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4.因子得分出院人数 factor data= Score out=bb var 变量 run Proc print data=bb var factor1 factor2 factor3 factor4 runX4295110808070871275767548
SAS中的聚类分析方法总结(1)——聚类分析概述说起聚类分析相信很多人并不陌生这篇博客我想简单说一下我所理解的聚类分析欢迎各位高手不吝赐教和拍砖? ?按照正常的思路我大概会说如下几个问题:1.? ???什么是聚类分析2.? ???聚类分析有什么用3.? ???聚类分析怎么做下面我将分聚类分析概述聚类分析算法及sas实现案例三部分来系统的回答这些问题聚类分析概述1.? ???聚类分析的定义中国有
Meta分析(一)几个概念在讨论Meta分析的时候有必要先说明几个相关的概念并明确他们之间的关系1 循证医学:指医护人员利用发表的文献证据解决临床问题对证据进行严格分级提供指导对医学文献评价分级的实践指南并充分考虑病人的需求和意愿解决具体临床问题和其他健康问题的医疗实践活动 这里已发表的文献证据分级指:一级:所有RCT的系统评价Meta-分析二级:单个样本量足够大的RCT三级:设有对照
基于主成分聚类分析的各地区火灾事故分析班级:信计C112:杨锋:116655摘要:消防安全是公共安全的重要组成部分火灾事故不仅严重威胁着人们的生命财产安全而且还会引起社会恐慌和不安鉴于近年来我国火情比较严重本文根据国家统计局《统计年鉴-2010》年中的火灾事故统计表通过主成分聚类法对30个省市火灾事故情况进行了分析并探讨了这两种方法的可行性得出了火灾事故严重性评价的主要因素及根据火灾严重性
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