SAS之聚类分析

实验目的：

1：认识SAS。

2：数学SAS界面及操作。

3：掌握数据如何读入SAS。

4：用SAS完成聚类分析

实验题目：

近几年，中国房地产业得到了长足的发展，但房地产价格的上涨一直饱受争议，甚至有逃离北上广的言论，这也侧面反映了房地产价格的区域性特征，下表为2008年中国31个省，市，自治区房地产业的相关统计数据，

求：对此数据进行系统聚类分析，应该分为几类比较合适？

X1：房屋平均销售价格；X2:住宅平均销售价格；X3：别墅，高档公寓平均销售价格；X4：经济适用房平均销售价格；X5:办公楼平均销售价格X6:商业营业用房平均销售价格；X7：其他平均销售价格；X8：商品房销售面积；X9：住宅销售面积。

采用最长聚类方法；

data examp632;
input province$x1-x9@@;
cards;

北京      12418      11648      19541      3813      16554      17148      6416      1335.37      1031.43                               
天津      6015      5598      11107      3571      9783      10338      9195      1252.04      1135.35                                  
河北      2779      2743      6375      2208      3692      3915      2102      2231.84      2128.86                                    
山西      2355      2253      5741      1466      6115      2867      2545      994.71      893.10                                      
内蒙古      2483      2265      4104      1690      4822      4080      2660      2396.37      2093.34                                  
辽宁      3758      3575      7265      2095      4783      6149      3888      4091.16      3731.19                                    
吉林      2507      2399      6175      1932      3256      3687      3213      1583.87      1435.73                                    
黑龙江      2832      2642      5414      1785      2804      4330      3019      1486.57      1286.62                                  
上海      8195      8115      12792      1847      11783      6610      5529      2339.29      2007.48                                  
江苏      4049      3802      7729      1922      5906      6172      2567      6091.86      5282.89                                    
浙江      6262      6144      9424      3092      9716      7446      3180      2992.2      2480.74                                     
安徽      2949      2808      4058      1731      4596      4627      2139      2785.83      2542.6                                     
福建      4384      4498      7334      2313      5386      8303      1686      1625.67      1250.00                                    
江西      2136      2022      3141      1098      2840      4039      2057      1727.6      1604.86                                     
山东      2970      2851      7256      1826      5601      4601      2440      5507.64      5039.4                                     
河南      2339      2138      3618      1372      4367      5065      1933      3191.98      2943.36                                    
湖北      3001      2898      6191      1900      5122      4863      3513      1941.62      1821.31                                    
湖南      2302      2113      4007      1388      4212      4564      1969      2655.51      2413.7                                     
广东      5953      5723      6817      2380      10554      8630      5296      4852.28      4360.45                                   
广西      2826      2634      4601      1880      4959      6077      2926      1768.04      1637.99                                    
海南      5443      5441      9058      1686      5831      5461      5157      372.44      358.72                                      
重庆      2785      2640      6322      1751      4667      5432      2489      2872.19      2669.93                                    
四川      3157      3067      7934      1266      5688      4528      2397      3501.27      3247.32                                    
贵州      2339      2122      4738      1926      3672      5967      2935      908.2      848.11                                       
云南      2680      2441      3230      1441      4860      5203      3086      1643.08      1478.25                                    
西藏      3202      3103      3547      2133      10000      4554      1200      66.49      62.08                                       
陕西      2952      2821      5589      1691      5571      5056      3149      1513.01      1426.06                                    
甘肃      1958      1851      2082      1264      2899      4008      2134      624.66      588.63                                      
青海      2460      2384      2768      1214      3271      4246      2625      147.89      141.23                                      
宁夏      2435      2215      5345      1447      3726      4243      1570      514.81      453.26                                      
新疆      2240      2100      3684      1333      5184      4156      2434      954.35      886.35                                      
;
proc print data=examp632;
run;
proc distance data=examp632 out=Distance method=gower shape=square;
var interval(x1-x9);
run;
proc cluster data=examp632 method=com outtree=tree;
id province;
var x1-x9;
proc tree horizontal;
id province;
run;

实验结果：

实验结果分析：

根据实际经验我认为应当分为四类比较合适：第一类：海南，福建，山东，江苏，四川，辽宁，这些城市一般是沿海或者在长江沿岸，经济比较发达，因此房价一般比较高。第二类：西藏，青海，江西，广西，陕西，河北，吉林等这类中的城市一般多位于中西部或者东北，这些城市由于地域，交通或资源等原因，导致这些城市的经济都不是很发达，因此房价都普遍偏低。第三类：广东，浙江，上海，天津。这些城市都是我国的经济发达城市，并且位于沿海，工商业发达。因此房价都普遍偏高。第四类：北京。北京是我国政治经济文化的中心，经济发达，因此房价要比其它三类都要高很多。