
聚類分析,對(duì)樣品或指標(biāo)進(jìn)行分類的一種分析方法,依據(jù)樣本和指標(biāo)已知特性進(jìn)行分類。
本節(jié)主要介紹R語(yǔ)言層次聚類分析,一共包括3個(gè)部分,每個(gè)部分包括一個(gè)具體實(shí)戰(zhàn)例子。
一、常規(guī)聚類過(guò)程
1、首先用dist()函數(shù)計(jì)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(cè)度:”euclidean”, “maximum”, “manhattan”, “canberra”, “binary” or “minkowski”。相應(yīng)的意義自行查找。
2、再用hclust()進(jìn)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(yīng)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(biāo)簽與末端樹杈之間的距離,
若是負(fù)數(shù),則表示末端樹杈長(zhǎng)度是0,即標(biāo)簽對(duì)齊。
labels 表示標(biāo)簽,默認(rèn)是NULL,表示變量原有名稱。labels=F :表示不顯示標(biāo)簽。
實(shí)例介紹:
特殊情況用法:
當(dāng)用已知距離矩陣進(jìn)行聚類時(shí),即變量間的距離已經(jīng)計(jì)算完,只是想用
已知的距離矩陣進(jìn)行聚類。這時(shí),需將距離矩陣轉(zhuǎn)成dist類型。
然后再執(zhí)行hclust()聚類和plot()畫圖。
二、熱圖聚類過(guò)程
1、首先用dist()函數(shù)計(jì)算變量間距離
dist.r = dist(data, method=” “)
2、用heatmap()函數(shù)進(jìn)行熱點(diǎn)圖聚類
對(duì)于heatmap中具體參數(shù),這里不做過(guò)多介紹,可在幫助文檔中找說(shuō)明。除此heatmap函數(shù)之外,gplots包中的heatmap.2()函數(shù),也可以做熱點(diǎn)圖聚類。
其中參數(shù)不做過(guò)多描述。若有需求,請(qǐng)分享并回復(fù):heatmap.2
即可得到答案。
實(shí)戰(zhàn)例子:
#聚類并畫圖
三、多維標(biāo)度和聚類的結(jié)果
MDS方法對(duì)距離矩陣進(jìn)行降維,用不同的顏色來(lái)表示聚類的結(jié)果。
另一種聚類效果展示。數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)
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