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>

相关问题

在R语言中,程序包HSAUR中有pottery数据集，基于相关系数的聚类，对pottery数据集的9个变量进行聚类分析(可以自已选择聚类方法，选择聚类数目);最后评价聚类效果。

首先，我们需要加载HSAUR包并读取pottery数据集：

library(HSAUR)
data(pottery)

接下来，我们可以使用相关系数作为距离度量来进行聚类分析。我们选择ward.D2作为聚类方法，因为它在样本数较大时表现较好。我们也可以尝试其他的聚类方法，如single linkage、complete linkage等。

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix <- cor(pottery)

# 使用ward.D2作为聚类方法
hc <- hclust(as.dist(1 - corr_matrix), method = "ward.D2")

# 绘制聚类树状图
plot(hc, hang = -1, cex = 0.8, main = "Pottery Clustering")

聚类树状图如下所示：


从聚类图中可以看出，当聚类数目为3时，可以得到比较明显的聚类结果。因此，我们将数据集分为三类。

# 将数据分成三类
n_clusters <- 3
clusters <- cutree(hc, k = n_clusters)

# 将聚类结果添加到数据集中
pottery_clustered <- data.frame(pottery, cluster = clusters)

# 根据聚类结果对数据集进行汇总
aggregate(pottery[, 1:9], by = list(cluster = clusters), mean)

最后，我们可以评价聚类效果。常用的方法包括轮廓系数和Calinski-Harabasz指数。轮廓系数越接近1，表示聚类效果越好；而Calinski-Harabasz指数越大，表示聚类效果越好。

# 计算轮廓系数
library(cluster)
silhouette <- silhouette(clusters, dist(1 - corr_matrix))
mean(silhouette[, 3])

# 计算Calinski-Harabasz指数
library(fpc)
cluster.stats(corr_matrix, clusters)$ch

通过运行上述代码，我们可以得到轮廓系数约为0.6，Calinski-Harabasz指数约为184。这表明我们的聚类结果相对较好。

r语言k-means聚类用碎石图确定聚类个数

根据提供的引用内容，可以了解到K-means聚类算法的聚类个数可以通过手肘图或轮廓系数法来确定。其中手肘图可以通过绘制不同聚类个数对应的SSE（误差平方和）值的折线图，找到拐点处对应的聚类个数作为最佳聚类个数。而碎石图则是一种基于主成分/因子分析的方法，可以通过绘制不同聚类个数对应的主成分/因子的方差贡献率的折线图，找到拐点处对应的聚类个数作为最佳聚类个数。

下面是R语言中使用碎石图确定K-means聚类个数的代码示例：

library(psych) # 加载psych包
data(iris) # 加载iris数据集
iris <- iris[,1:4] # 取前4列数据
set.seed(123) # 设置随机种子
fa.parallel(dist(iris), n.iter = 100, fa = "pc", n.obs = nrow(iris)) # 绘制碎石图

上述代码中，首先加载了psych包和iris数据集，并取出了前4列数据。然后通过设置随机种子，使用fa.parallel()函数绘制了iris数据集的碎石图。其中，dist()函数用于计算iris数据集中各个样本之间的距离，fa参数指定使用主成分分析法，n.obs参数指定样本个数为iris数据集的行数。