加载中…R：数据分析之聚类分析hclust
(2012-07-19 17:45:34)
标签：
it |
分类： R |
> x=runif(10)
>
y=runif(10)
> S=cbind(x,y)
#得到2维的数组
>
rownames(S)=paste("Name",1:10,"")
#赋予名称，便于识别分类
>
out.dist=dist(S,method="euclidean")
#数值变距离
注释：在聚类中求两点的距离有：
1，绝对距离：manhattan
2，欧氏距离：euclidean 默认
3，闵科夫斯基距离：minkowski
4，切比雪夫距离：chebyshev
5，马氏距离：mahalanobis
6，蓝氏距离：canberra
>
out.hclust=hclust(out.dist,method="complete") #根据距离聚类
注释：聚类中集合之间的距离：
1，类平均法：average
2，重心法：centroid
3，中间距离法:median
4，最长距离法：complete 默认
5，最短距离法：single
6，离差平方和法：ward
7，密度估计法：density
> plclust(out.hclust)
#对结果画图 如图1
>
rect.hclust(out.hclust,k=3)
#用矩形画出分为3类的区域 如图2
>
out.id=cutree(out.hclust,k=3)
#得到分为3类的数值
> out.id
>
table(out.id,paste("Name",1:10,""))
#以向量的方式分辨名称对应的类
out.id Name 1 Name 10 Name
2 Name 3 Name 4
Name 5 Name 6
Name 7
out.id Name 8 Name 9
http://s12/middle/615770bdhc52bb78c635b&690
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