
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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