r语言层次聚类
时间: 2023-07-18 22:05:15 浏览: 52
R语言中,层次聚类可以使用`hclust()`函数进行实现。该函数可以接受一个距离矩阵作为输入,并返回一个聚类树对象。
以下是一个示例代码:
```r
# 创建一个数据集
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(50), ncol=5)
# 计算欧几里得距离
dist_mat <- dist(data)
# 进行层次聚类
hc <- hclust(dist_mat)
# 绘制聚类树
plot(hc)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个5维的数据集,然后使用`dist()`函数计算了欧几里得距离矩阵。接着,我们使用`hclust()`函数对距离矩阵进行层次聚类,并将结果保存在`hc`对象中。最后,我们使用`plot()`函数将聚类树进行可视化。
需要注意的是,`hclust()`函数还可以接受一个参数`method`,用于指定聚类算法的方法。默认情况下,该函数使用“complete linkage”方法进行聚类。如果需要使用其他聚类方法,可以将该参数设置为相应的值,例如:
```r
# 使用single linkage方法
hc <- hclust(dist_mat, method="single")
# 使用average linkage方法
hc <- hclust(dist_mat, method="average")
```
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```R
library(cluster)
# 生成数据
data <- matrix(rnorm(100*50), ncol=50)
# BIRCH聚类
result <- birch(data, k=5, threshold=0.5, verbose=TRUE)
# 输出结果
print(result)
```
其中,“data”是一个100行50列的数据矩阵,“k”是聚类的簇数,“threshold”是CF树中节点的阈值参数。运行代码后,会输出聚类结果。
需要注意的是,“birch”函数只是BIRCH算法的一种实现,不一定适用于所有情况。在使用BIRCH算法时,需要根据具体情况选择合适的参数和实现方式。
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