用r语言实现输入26261行7列的矩阵用hclust分类计算和绘制Calinski-Harabasz指标。

下面是使用R语言实现输入26261行7列矩阵的hclust分类计算和绘制Calinski-Harabasz指标的示例代码：

# 1. 读取数据
data <- your_data  # 替换为你的数据

# 2. 计算距离矩阵
dist_matrix <- dist(data)

# 3. 进行层次聚类
hclust_result <- hclust(dist_matrix)

# 4. 绘制树状图
plot(hclust_result)

# 5. 计算Calinski-Harabasz指标
library(cluster)
k_values <- 2:10  # 设置k值的范围
ch_scores <- numeric(length(k_values))

for (i in seq_along(k_values)) {
  k <- k_values[i]
  clusters <- cutree(hclust_result, k = k)
  ch_scores[i] <- calinski_harabasz(data, clusters)
}

# 6. 绘制Calinski-Harabasz指标曲线
plot(k_values, ch_scores, type = "b", xlab = "Number of clusters (k)", ylab = "Calinski-Harabasz score")

请确保替换代码中的`your_data`为你的实际数据。这段代码将首先计算距离矩阵，然后使用`hclust`函数进行层次聚类，并绘制聚类结果的树状图。接下来，使用`cluster`包中的`calinski_harabasz`函数计算不同k值下的Calinski-Harabasz指标，并绘制指标随k值变化的曲线图。

请注意，由于数据规模较大，可能需要一些时间来计算距离矩阵和进行层次聚类。你可以根据需要调整`k_values`的范围来获取更准确的Calinski-Harabasz指标。