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2013-09-24

*处理连续变量,借助常用的princomp过程;

ods graphics on;

proc princomp data=data_anl.data

           plots=score(ellipse alpha=0.01 ncomp=2)  prefix=z out=temp;

run;

ods graphics off;

* plots=绘制主成分图;

* out=保持主成分;

* prefix=主成分变量名的前缀;



*处理离散变量1:借助多维偏好分析技术;

ods graphics on;

proc prinqual data=data_anl.data  out=results1 n=2 replace mdpref plots=all;

   id id;

  transform monotone(x1-x25);

run;

ods graphics off;

*n=:用于指定多维偏好分析的主成分(绘图);

*replace:表示使用转换后的变量替换原始变量;

*mdpref:执行多维偏好分析;

*monotone:一般针对离散变量进行的最优变换,执行非度量多维偏好分析;

*mspline:一般针对连续变量进行的最优变换;

*identity:执行度量多维偏好分析;

*out=:保存主成分得分;



*处理离散变量2:将上面两种方法综合在一起使用;

借助最优尺度变换prinqual的transform选项,获得连续变量,在使用传统的princomp获得主成分。这些都是市场咨询中常用的提取方法。


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2013-9-24 12:17:56
感谢楼主分享!
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2013-9-26 09:59:12
如果变量是0,1也可以这样做了?用哪个方法?
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2013-9-26 11:04:00
terryzhao1 发表于 2013-9-26 09:59
如果变量是0,1也可以这样做了?用哪个方法?
方法相同,保证样本量别太小就行
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