R语言基于相关系数聚类

R语言可以使用相关系数聚类分析来将数据进行聚类。在相关系数聚类中，变量之间的相关系数被用作相似度的度量。常用的聚类方法包括最长距离法、均值法、重心法和Ward法。

对于48名应聘者数据的自变量作聚类分析，可以首先计算变量之间的相关系数，并将相关系数转化为距离。之后可以使用最长距离法、均值法、重心法或Ward法进行聚类分析，并绘制相应的谱系图。根据需要，可以选择将数据分为多个类别。

需要注意的是，每个聚类在相关系数聚类中被建模为多元高斯分布，聚类的参数包括聚类数量、每个聚类的数据点分数以及每个聚类的均值和协方差矩阵。

因此，R语言可以通过计算相关系数并使用不同的聚类方法来完成基于相关系数的聚类分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>