基于SAS中的几个时间序列变量来集群公司

Question

我有大约70家公司，我希望根据使用SAS的三个时间序列变量将其集中到较小的组中。

数据经过标准化和堆叠。它看起来像这样：

Day  Company  Var1  Var2  Var3
1       A     0.01  0.015 0.14
2       A      ...
3       A      ...
...
99      Z      ...
100     Z      ...

以下是我的想法：

1. 我通过计算它们的欧几里德距离Var4
将这三个变量合并为一个变量

然后我将取消堆叠数据并得到一个像这样的新数据集：

Day  Var4_A  Var4_B ... Var4_Z
1    0.141    0.1   ...  0.23
2        
...
99   
100   

1. 我将新数据集发送到proc相似性以获得某种相似性 基质
2. 我将相似性矩阵发送到proc集群并获取公司组

我的问题是：

步骤1是否是将三个变量结合起来的明智方法？我在网上发现了一些使用第2步和第3步聚类时间序列数据的例子，但它们似乎只使用了1个变量。

Answer 1

通常的方法是使用动态时间扭曲距离。但是你可能不需要这个，假设公司之间没有时间延迟。

您是否曾尝试将此数据集直接转换为公司（然后是havong days x变量新变量）并使用欧几里德距离？

采用所有变量的欧几里德范数对我来说听起来并不是一个好主意......