如何做R型聚类（变量聚类）

shiyiming

数据是共十四个指标的时间序列数据，月度数据跨度是五年，聚类要达到的目的就是看出变量之间的领先、同步、滞后关系，基准指标是这十四个指标中的一个，谢谢！

shiyiming

[quote="forestshen":e47cc]数据是共十四个指标的时间序列数据，月度数据跨度是五年，聚类要达到的目的就是看出变量之间的领先、同步、滞后关系，基准指标是这十四个指标中的一个，谢谢！[/quote:e47cc]

哦也很想知道SAS什么过程可以做R型聚类；我做过R型聚类，用的是很苯苯的方法，先把数据转置了做Q 型聚类～～
以快速聚类为例，语句如下：
proc fastclus noprint MAXCLUSTERS=10 data=temp1 out=temp2
distance mean=temp3;
var date31-date42;
run;
结果有组间距(distance between clusters)，组中心(cluster center)等等。还可以用ODS看结果．．．

不过看楼主的意思，要看出变量之间的领先、同步、滞后关系，似乎做GRANGER CAUSALITY 检验更好。用VARMAX过程。

shiyiming

[quote="forestshen":129c5]数据是共十四个指标的时间序列数据，月度数据跨度是五年，聚类要达到的目的就是看出变量之间的领先、同步、滞后关系，基准指标是这十四个指标中的一个，谢谢！[/quote:129c5]

你要研究的是时域数列的滞后，周期关系，变量聚类似乎不太INTUITUIVE。研究领先，滞后以及隐含周期的多变量序列比较适合的我知道的大概两个手段，一是向量自回归VAR，二是谱分析。

先可以求出变量间的简单交叉相关系数矩阵，以及变量与自身以及其他变量的滞后交叉相关矩阵。初步检查线性相关关系。

将十四个变量的T期值作为因变量，自身以及其他变量滞后期作为自变量进行向量自回归，检查模型显著性以及回归系数显著性从而确定滞后阶数关系。

谱分析对发现两变量间的领先滞后关系和隐含周期非常有用，可以对这些变量两两间做交叉谱分析，根据谱密度和周期图确定变量间的周期关系。SAS中都可以实现VAR和SPECTRAL ANALYSIS，你可以查查使用手册。如果你使用EVIEWS，其VAR非常方便