R语言怎么用Ward最小方差聚类法进行系统聚类分析代码

以下是使用R语言进行Ward最小方差聚类法进行系统聚类分析的代码：

# 加载需要的包
library(ggplot2)
library(dendextend)

# 载入数据
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)

# 执行Ward聚类算法
ward_cluster <- hclust(dist(data), method = "ward.D")

# 绘制聚类树状图
dend <- as.dendrogram(ward_cluster)
dend %>% 
  set("branches_k_color", k = 4) %>%
  plot(horiz = TRUE, main = "Ward最小方差聚类法聚类结果")

# 对数据进行分组
clusters <- cutree(ward_cluster, k = 4)

# 输出分组结果
cluster_result <- data.frame(data, clusters)
print(cluster_result)

其中，data.csv是你收集的数据文件，需要将数据文件路径正确输入到代码中。执行代码后，将会输出每个样本所属的聚类编号。

相关问题

r语言对商场客户进行分析。对商场200位客户使用kmeans聚类法和系统聚类法进行聚类，对聚类结果进行 可视化，并保存可视化结果，对两种聚类分析方法的聚类结果进行分析 数据集：mall.csv 数据属性描述 下午2:24 1.载入数据、显示数据的维度 CustomerlD、Gender这两个变量按照字符型变量读入, 其他三个变量按照数值型变量读入 2.对变量Age、Annuallncome和SpendingScore进行标准化，使 它们均值为0，标准偏差为1，显示标准化后三个变量的前5行数据 3.对数据进行可视化，判断大致的聚类类别 4选择合适的属性，使用kmeans聚类方法对数据进行聚类，显示各类 别的中心点、类间平方和、类内平方和、各类别样本数 5.对kmeans聚类结果进行可视化，保存到PDF文件中 6.选择合适的属性，使用层次聚类方法对数据进行聚类，画出层次聚类图, 并显示各类别的样本数 7.将层次聚类的结果用散点图表示出来，保存到PDF文件中 8.对kmeans聚类分析和层次聚类分析的结果进行比较分析

好的，我会根据您的问题逐一回答。请注意保护您的隐私和数据安全。

1. 载入数据、显示数据的维度

首先，您需要将数据文件 `mall.csv` 导入到 R 语言中。可以使用以下代码：

data <- read.csv("mall.csv", stringsAsFactors = FALSE)

其中，`stringsAsFactors = FALSE` 表示将字符型变量按照字符型读入，而不是转换为因子变量。

然后，您可以使用以下代码显示数据的维度：

dim(data)

这将输出数据的行数和列数。

2. 对变量进行标准化

您可以使用以下代码对变量 `Age`、`Annuallncome` 和 `SpendingScore` 进行标准化：

data[,3:5] <- scale(data[,3:5])
head(data[,3:5], 5)

其中，`scale()` 函数可以将指定的变量进行标准化。

最后，使用 `head()` 函数显示标准化后的前 5 行数据。

3. 对数据进行可视化

您可以使用以下代码对变量进行散点图可视化，以判断大致的聚类类别：

plot(data[,3:5], pch = 16, col = "#0072B2", main = "Scatter Plot of Mall Customers")

其中，`pch = 16` 表示散点图的点形状为实心点，`col = "#0072B2"` 表示散点图的点颜色为蓝色，`main = "Scatter Plot of Mall Customers"` 表示散点图的标题为“商场客户散点图”。

4. 使用 kmeans 聚类方法对数据进行聚类

可以使用以下代码对数据进行 kmeans 聚类分析：

set.seed(123)  # 设置随机种子，以便结果可重复
k <- 5  # 设置聚类数
km <- kmeans(data[,3:5], k)  # 对数据进行聚类
km  # 显示聚类结果

其中，`set.seed()` 函数设置随机数种子，以便结果可重复；`k` 设置聚类数；`kmeans()` 函数对数据进行聚类，返回聚类结果；`km` 存储聚类结果。

可以使用以下代码显示各类别的中心点、类间平方和、类内平方和和各类别样本数：

km$centers  # 各类别的中心点
km$betweenss  # 类间平方和
km$tot.withinss  # 类内平方和
km$size  # 各类别样本数

5. 对 kmeans 聚类结果进行可视化

可以使用以下代码将 kmeans 聚类结果可视化，并保存到 PDF 文件中：

pdf("kmeans_clusters.pdf")
plot(data[,3:5], col = km$cluster, pch = 16, main = "K-means Clustering of Mall Customers")
points(km$centers, col = 1:k, pch = 4, cex = 2)
dev.off()

其中，`pdf()` 函数打开 PDF 文件，`plot()` 函数绘制散点图，`col = km$cluster` 表示根据聚类结果对散点进行颜色编码，`pch = 16` 表示散点图的点形状为实心点，`main = "K-means Clustering of Mall Customers"` 表示散点图的标题为“商场客户 kmeans 聚类图”；`points()` 函数绘制聚类中心点，`col = 1:k` 表示聚类中心点的颜色为 1 到 k，`pch = 4` 表示聚类中心点的形状为菱形，`cex = 2` 表示聚类中心点的大小为 2；`dev.off()` 函数关闭 PDF 文件。

6. 使用层次聚类方法对数据进行聚类

可以使用以下代码对数据进行层次聚类分析：

d <- dist(data[,3:5])  # 计算数据的距离矩阵
hc <- hclust(d, method = "ward.D")  # 对距离矩阵进行层次聚类
hc  # 显示聚类结果

其中，`dist()` 函数计算数据的距离矩阵；`hclust()` 函数对距离矩阵进行层次聚类，`method = "ward.D"` 表示使用 Ward 方差最小化方法。

可以使用以下代码显示各类别的样本数：

table(cutree(hc))

其中，`cutree()` 函数根据指定的层次聚类结果将样本划分到各个类别中，`table()` 函数显示各类别的样本数。

7. 将层次聚类的结果用散点图表示出来

可以使用以下代码将层次聚类的结果用散点图表示出来，并保存到 PDF 文件中：

pdf("hierarchical_clusters.pdf")
plot(data[,3:5], col = cutree(hc), pch = 16, main = "Hierarchical Clustering of Mall Customers")
dev.off()

其中，`pdf()` 函数打开 PDF 文件，`plot()` 函数绘制散点图，`col = cutree(hc)` 表示根据聚类结果对散点进行颜色编码，`pch = 16` 表示散点图的点形状为实心点，`main = "Hierarchical Clustering of Mall Customers"` 表示散点图的标题为“商场客户层次聚类图”；`dev.off()` 函数关闭 PDF 文件。

8. 对 kmeans 聚类分析和层次聚类分析的结果进行比较分析

可以使用以下代码对 kmeans 聚类分析和层次聚类分析的结果进行比较分析：

table(km$cluster, cutree(hc))

其中，`table()` 函数用于生成聚类结果的交叉表。

比较 kmeans 聚类和层次聚类的结果，可以发现它们的聚类结果有一定的区别，但都可以明显地将样本划分为不同的组别。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的聚类方法。

用r语言进行聚类分析

### 使用R语言实现聚类分析

#### K均值聚类
K均值聚类是一种常见的划分型聚类算法，其目标是最小化簇内样本之间的误差平方和。下面是一个简单的例子来展示如何在R中使用`kmeans()`函数进行K均值聚类。

set.seed(123)  # 设置随机种子以便结果可重复
data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))  # 创建模拟数据集
km_result <- kmeans(data, centers = 3, nstart = 25)  # 执行K均值聚类，指定中心数为3并尝试多次初始化以找到最佳解
print(km_result$cluster)  # 输出每个观测所属的簇编号

此段代码创建了一个包含两个变量的数据框，并调用了`kmeans()`来进行三分类操作[^1]。

#### 层次聚类与绘制聚类树
对于层次聚类而言，在R中有两种主要的方式构建树状图——自底向上的凝聚法（agglomerative）以及自顶而下的分裂法（divisive）。这里给出的是基于距离矩阵采用Ward连接准则的例子：

dist_matrix <- dist(scale(data))  # 计算标准化后的欧氏距离矩阵
hc_result <- hclust(dist_matrix, method="ward.D")  # 应用Ward's最小方差法做层次聚类
plot(hc_result, labels=FALSE, main='Hierarchical Clustering Dendrogram')  # 绘制不带标签的聚类树形图
rect.hclust(hc_result, k=3, border='red')  # 添加矩形框标记出三个群集区域

上述命令先计算了原始数据间的欧式距离，再利用`hclust()`完成层次聚合过程最后通过图形展示了所得的结果[^2]。

#### 彩色聚类树
为了使图表更加直观易懂，还可以给不同分支赋予颜色区分各个子群体。这可以通过加载外部包A2R中的特定绘图功能实现。

if (!requireNamespace("devtools", quietly = TRUE)) {
    install.packages("devtools")
}
devtools::install_github("dgrtwo/A2R")

library(A2R)

upgma <- as.phylo(hc_result)
opar <- par(mar=c(1,4,1,1))
par(opar)
colored_dendro <- A2Rplot(upgma, k = 3, boxes = FALSE,
                          col.up = 'gray50',
                          col.down = c('#FF6B6B','#4ECDC4','#556270'))
title(main="Colored Hierarchical Cluster Tree", line=-1, adj=0)
legend("topright", legend=paste('Cluster', 1:3),
       fill=c('#FF6B6B','#4ECDC4','#556270'), bty='n')

这段脚本首先安装必要的软件包，接着转换标准格式供后续处理，最终生成带有色彩编码的层次结构视图[^3]。