用R画差异分组聚类分析

在R语言中，差异分组聚类分析通常涉及两步：首先进行聚类分析，然后基于聚类结果做进一步的统计检验以寻找各组之间的差异。这里以“ward.D2”方法和“kmeans”函数为例进行说明，假设我们有数据框df：

1. **数据准备**：首先加载所需的包（如“cluster”、“dplyr”），并预处理数据，包括缺失值处理和标准化（因为聚类对数值尺度敏感）：

library(cluster)
library(dplyr)

# 对数据进行清洗和预处理
df_clean <- df %>%
  na.omit() %>%
  scale()

2. **聚类分析**：选择合适的簇数，这里以 ward.D2 方法为例，它适合寻找紧密簇：

# 使用kmeans进行聚类
num_clusters <- kmeans(df_clean, centers = 3, method = "ward.D2")

或使用更复杂的算法如hclust（层次聚类）：

# 层次聚类
hclust_res <- hclust(dist(df_clean), method = "ward.D2")

3. **可视化结果**：使用`plot()`或`fviz_dendrogram()`来查看 dendogram（树形图），帮助理解聚类结构：

# 聚类结果绘图
plot(hclust_res)

4. **差异分析**：根据聚类结果，可以计算每组内的均值或特征差异，比如用ANOVA或t-test检查变量在不同组间是否存在显著差异：

# 使用aov()或t.test()进行差异分析，这取决于数据的性质和目的
anova_results <- aov(variable_of_interest ~ cut(num_clusters$cluster, levels=num_clusters$cluster))
t_test_results <- t.test(variable_of_interest ~ num_clusters$cluster, var.equal = TRUE)

5. **结果解读**：查看统计测试的结果，查看p-value，如果小于事先设定的显著性水平（如0.05），则认为组间存在显著差异。