在r语言中绘制以原数据聚类的树状图

要在R语言中绘制以原数据聚类的树状图，需要使用`hclust()`函数来进行聚类分析，然后使用`plot()`函数来绘制树状图。下面是一个示例代码：

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 计算距离矩阵
dist_matrix <- dist(data)

# 进行聚类分析
hc <- hclust(dist_matrix)

# 绘制树状图
plot(hc, hang = -1, main = "Dendrogram of Clustered Data")

其中，`data`是原始数据，`dist()`函数用于计算距离矩阵，`hclust()`函数用于进行聚类分析，`plot()`函数用于绘制树状图。`hang`参数用于控制叶子节点的位置，`main`参数用于设置图表标题。

相关问题

聚类分析树状图r语言

在R语言中，可以使用`hclust`函数进行聚类分析，并使用`plot`函数绘制树状图。以下是一个示例代码：

# 创建一个数据集
data <- matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), ncol=2)

# 计算距离矩阵
dist_matrix <- dist(data)

# 进行层次聚类
hc <- hclust(dist_matrix)

# 绘制树状图
plot(hc)

在这个示例中，我们首先创建了一个简单的数据集，并计算了数据点之间的距离矩阵。然后，使用`hclust`函数进行层次聚类，并将结果存储在`hc`变量中。最后，使用`plot`函数绘制树状图。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的聚类分析可能涉及更复杂的数据集和参数设置。你可以根据自己的需求调整代码。

r语言聚类分析树状图怎么看

R语言中可以使用`hclust()`函数进行聚类分析，并使用`plot()`函数将聚类结果绘制成树状图。具体步骤如下：

1. 进行聚类分析，例如：

# 生成数据
set.seed(123)
x <- matrix(rnorm(20), nrow=5)

# 计算距离矩阵
d <- dist(x)

# 进行聚类分析
fit <- hclust(d, method="ward.D2")

其中，`dist()`函数用于计算距离矩阵，`hclust()`函数用于进行聚类分析，`method="ward.D2"`表示使用Ward方法进行聚类。

2. 绘制树状图，例如：

# 绘制树状图
plot(fit, main="Dendrogram of Hierarchical Clustering", xlab=NULL, ylab="Distance")

其中，`plot()`函数用于绘制树状图，`main`参数用于设置主标题，`xlab`参数用于设置x轴标签，`ylab`参数用于设置y轴标签。

绘制出来的树状图将会显示聚类结果，各个叶子节点表示被聚类的样本，叶子节点之间的距离表示它们之间的相似度或距离。可以根据需要对树状图进行调整，例如调整颜色、标签等。