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R語言實現層次聚類分析案例
2016-11-30
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R語言實現層次聚類分析案例

聚類分析，對樣品或指標進行分類的一種分析方法，依據樣本和指標已知特性進行分類。

本節主要介紹R語言層次聚類分析，一共包括3個部分，每個部分包括一個具體實戰例子。

一、常規聚類過程

1、首先用dist()函數計算變量間距離

dist.r = dist(data, method=” “)

其中method包括6種方法，表示不同的距離測度：”euclidean”, “maximum”, “manhattan”, “canberra”, “binary” or “minkowski”。相應的意義自行查找。

2、再用hclust()進行聚類

hc.r = hclust(dist.r, method = “ ”)

其中method包括7種方法，表示聚類的方法：”ward”, “single”, “complete”,”average”, “mcquitty”, “median” or “centroid”。相應的意義自行查找。

3、畫圖

plot(hc.r, hang = -1,labels=NULL) 或者plot(hc.r, hang = 0.1,labels=F)

hang 等于數值，表示標簽與末端樹杈之間的距離，

若是負數，則表示末端樹杈長度是0，即標簽對齊。

labels 表示標簽，默認是NULL，表示變量原有名稱。labels=F :表示不顯示標簽。

實例介紹：

特殊情況用法：

當用已知距離矩陣進行聚類時，即變量間的距離已經計算完，只是想用

已知的距離矩陣進行聚類。這時，需將距離矩陣轉成dist類型。

然后再執行hclust()聚類和plot()畫圖。

二、熱圖聚類過程

1、首先用dist()函數計算變量間距離

dist.r = dist(data, method=” “)

2、用heatmap()函數進行熱點圖聚類

對于heatmap中具體參數，這里不做過多介紹，可在幫助文檔中找說明。除此heatmap函數之外，gplots包中的heatmap.2()函數，也可以做熱點圖聚類。

其中參數不做過多描述。若有需求，請分享并回復：heatmap.2

即可得到答案。

實戰例子：

#聚類并畫圖

三、多維標度和聚類的結果

MDS方法對距離矩陣進行降維，用不同的顏色來表示聚類的結果。

另一種聚類效果展示。數據分析培訓



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