r语言对含有2列样本数据用绝对距离快速聚类
时间: 2024-03-03 21:53:33 浏览: 28
如果你的数据集只有两列,一种简单的方法是使用欧几里得距离作为绝对距离进行聚类。下面是一个示例代码:
```R
library(fastcluster)
# 生成一个含有两列随机数据的数据框
set.seed(123)
df <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))
# 计算欧几里得距离
dist_matrix <- dist(df, method = "euclidean")
# 进行基于绝对距离的聚类
hc <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D2")
# 输出聚类结果
plot(hc)
```
在上述代码中,我们首先生成了一个含有两列随机数据的数据框,然后使用`dist`函数计算了这个数据框中所有样本之间的欧几里得距离。接着,我们使用`hclust`函数进行了基于绝对距离的聚类,并通过`plot`函数输出了聚类结果的树状图。需要注意的是,如果你的数据集含有缺失值,需要先对其进行处理。
相关问题
r语言对含有2列样本数据用绝对距离(L1距离)快速聚类
如果你想使用绝对距离的L1距离进行聚类,可以将`method`参数设置为`"manhattan"`。下面是一个示例代码:
```R
library(fastcluster)
# 生成一个含有两列随机数据的数据框
set.seed(123)
df <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))
# 计算L1距离
dist_matrix <- dist(df, method = "manhattan")
# 进行基于L1距离的聚类
hc <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D2")
# 输出聚类结果
plot(hc)
```
在上述代码中,我们首先生成了一个含有两列随机数据的数据框,然后使用`dist`函数计算了这个数据框中所有样本之间的L1距离(即曼哈顿距离)。接着,我们使用`hclust`函数进行了基于L1距离的聚类,并通过`plot`函数输出了聚类结果的树状图。需要注意的是,如果你的数据集含有缺失值,需要先对其进行处理。
r语言对含有2列样本数据用绝对距离(L1距离)快速聚类作出相应于聚3类的结果
您可以使用R语言中的hclust函数来进行快速聚类,并且使用dist函数来计算绝对距离。下面是一个示例代码,可以对含有2列样本数据进行聚类,得到3类的结果:
```R
# 生成样本数据
set.seed(123)
x <- matrix(rnorm(20), ncol = 2)
# 计算距离矩阵
d <- dist(x, method = "manhattan")
# 进行聚类
hc <- hclust(d, method = "ward.D2")
# 将样本分成3类
groups <- cutree(hc, k = 3)
# 输出聚类结果
groups
```
其中,dist函数中的method参数设置为"manhattan"即可计算绝对距离;hclust函数中的method参数设置为"ward.D2"即可使用Ward方差最小化算法进行聚类。最后,使用cutree函数将聚类结果分成3类,并输出结果。