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R語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)層次聚類模型
2018-06-11
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R語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)層次聚類模型

大家好！在這篇文章中，我將向你展示如何在R中進(jìn)行層次聚類。 

什么是分層聚類？

分層聚類是一種可供選擇的方法，它可以自下而上地構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)，并且不需要我們事先指定聚類的數(shù)量。

該算法的工作原理如下：

將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)放入其自己的群集中。

確定最近的兩個(gè)群集并將它們組合成一個(gè)群集。

重復(fù)上述步驟，直到所有數(shù)據(jù)點(diǎn)位于一個(gè)群集中。

一旦完成，它通常由樹狀結(jié)構(gòu)表示。

讓我們看看分層聚類算法可以做得多好。我們可以使用hclust這個(gè)。hclust要求我們以距離矩陣的形式提供數(shù)據(jù)。我們可以通過使用dist。默認(rèn)情況下，使用完整的鏈接方法。

這會(huì)生成以下樹形圖：


從圖中我們可以看出，群集總數(shù)的最佳選擇是3或4：


要做到這一點(diǎn)，我們可以使用所需數(shù)量的群集來切斷樹cutree。

現(xiàn)在，讓我們將它與原始物種進(jìn)行比較。


它看起來像算法成功地將物種setosa的所有花分為簇1，并將virginica分為簇2，但是與花斑雜交有困難。如果你看看顯示不同物種的原始圖，你可以理解為什么：


讓我們看看我們是否可以通過使用不同的連接方法更好。這一次，我們將使用平均連接方法：

這給了我們以下樹狀圖：


我們可以看到，群集數(shù)量的兩個(gè)最佳選擇是3或5.讓我們用cutree它來將它降到3個(gè)群集。

我們可以看到，這一次，該算法在聚類數(shù)據(jù)方面做得更好，只有6個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)出錯(cuò)。

我們可以如下繪制它與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行比較：

這給了我們下面的圖表：


內(nèi)部顏色與外部顏色不匹配的所有點(diǎn)都是不正確聚類的點(diǎn)。

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