r语言用绝对距离快速聚类
时间: 2024-03-03 07:53:33 浏览: 25
R语言中可以使用`fastcluster`包中的`hclust`函数来进行快速聚类,其中可以使用`method = "ward.D2"`来进行基于绝对距离的聚类,示例代码如下:
```R
library(fastcluster)
# 创建一个距离矩阵
dist_matrix <- dist(iris[,1:4], method = "euclidean")
# 进行基于绝对距离的聚类
hc <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D2")
# 输出聚类结果
plot(hc)
```
在上述代码中,先通过`dist`函数创建了一个距离矩阵,然后使用`hclust`函数进行了基于绝对距离的聚类,并通过`plot`函数输出了聚类结果的树状图。
相关问题
r语言对含有2列样本数据用绝对距离快速聚类
如果你的数据集只有两列,一种简单的方法是使用欧几里得距离作为绝对距离进行聚类。下面是一个示例代码:
```R
library(fastcluster)
# 生成一个含有两列随机数据的数据框
set.seed(123)
df <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))
# 计算欧几里得距离
dist_matrix <- dist(df, method = "euclidean")
# 进行基于绝对距离的聚类
hc <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D2")
# 输出聚类结果
plot(hc)
```
在上述代码中,我们首先生成了一个含有两列随机数据的数据框,然后使用`dist`函数计算了这个数据框中所有样本之间的欧几里得距离。接着,我们使用`hclust`函数进行了基于绝对距离的聚类,并通过`plot`函数输出了聚类结果的树状图。需要注意的是,如果你的数据集含有缺失值,需要先对其进行处理。
r语言对含有2列样本数据用绝对距离(L1距离)快速聚类
如果你想使用绝对距离的L1距离进行聚类,可以将`method`参数设置为`"manhattan"`。下面是一个示例代码:
```R
library(fastcluster)
# 生成一个含有两列随机数据的数据框
set.seed(123)
df <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))
# 计算L1距离
dist_matrix <- dist(df, method = "manhattan")
# 进行基于L1距离的聚类
hc <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D2")
# 输出聚类结果
plot(hc)
```
在上述代码中,我们首先生成了一个含有两列随机数据的数据框,然后使用`dist`函数计算了这个数据框中所有样本之间的L1距离(即曼哈顿距离)。接着,我们使用`hclust`函数进行了基于L1距离的聚类,并通过`plot`函数输出了聚类结果的树状图。需要注意的是,如果你的数据集含有缺失值,需要先对其进行处理。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)