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R語言實現(xiàn)層次聚類分析案例
2016-11-30
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R語言實現(xiàn)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(jù)樣本和指標已知特性進行分類。

本節(jié)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(zhàn)例子。

一、常規(guī)聚類過程

1、首先用dist()函數(shù)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(shù)值，表示標簽與末端樹杈之間的距離，

若是負數(shù)，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(jīng)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(zhí)行hclust()聚類和plot()畫圖。

二、熱圖聚類過程

1、首先用dist()函數(shù)計算變量間距離

dist.r = dist(data, method=” “)

2、用heatmap()函數(shù)進行熱點圖聚類

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

其中參數(shù)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(zhàn)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(shù)據(jù)分析培訓


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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }