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SAS STAT Discussion :

Analyse en cluster sans a priori = Unsupervised cluster analysis


Sujet :

SAS STAT

  1. #1
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    Par défaut Analyse en cluster sans a priori = Unsupervised cluster analysis
    Bonjour,

    je n'ai jamais utiliser la proc cluster sous SAS,Je voulais savoir si quelqu’un d'entre vous à déjà fait des analyses de cluster et sait si la proc cluster recouvre tous les besoins d'analyses en clustering, par exemple "Unsupervised cluster analysis" .

    L'objectif étant de trouver des profils des patients atteint d'une maladie sévère. Il n'y a justement pas de critères à corréler d'avance(une analyse en cluster sans A priori)

    Merci beaucoup pour votre aide

  2. #2
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    Bonjour,

    La procédure CLUSTER n'est pas la seule à prendre en compte pour faire du clustering, il y a aussi MODECLUS, FASTCLUS et VARCLUS notament.

    Elles ont toutes des utilités différentes et s'appliuent à des cas de clustering différents.

    J'espère avoir répondu à votre question.

    Cordialement,
    Jérémy NOEL
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  3. #3
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    Merci beaucoup pour cette réponse très utile.
    Je voulais savoir si vous savez à quel cas correspond chaque procédure.

    Sinon, je vous remercie beaucoup pour votre aide.

  4. #4
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    Madame,

    Je ne pourrais pas vous faire de réponse précise mais voilà une idée générale:
    -Cluster: technique classique avec le choix parmi 11 méthodes
    -Fastclus: utilise les distances euclidiennes, modèle type k-means
    -Varclus: divise un ensemble de variables numériques en groupes disjoints ou hiérarchique
    -Modeclus: basé sur la densité non paramétrique estimée

    Je vous conseille de lire les Overview, Getting Starts de chacune de ces procédures et d'ensuite étudier les exemples qui donnent une bonne idée du panel des possibilités offertes par chacunes de ces procédures (il en va de même pour chaque procédure que vous découvrez).

    Cordialement,
    Jérémy NOEL

  5. #5
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    Jeremy a raison. Il faut regarder ces chapitres. Je propose également de rechercher dans les papiers SAS.

  6. #6
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    Merci beaucoup pour vos réponses très utiles.

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