R语言代码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
时间: 2024-03-13 12:45:08 浏览: 64
好的,我可以帮你回答这个问题。以下是使用R语言进行层次聚类并绘制聚类图的代码:
首先,假设你已经读入了数据并将其存储在名为“mydata”的数据框中,其中每行代表一个样本,每列代表一个特征。
```R
# 计算距离矩阵
dist_matrix <- dist(mydata, method = "euclidean")
# 进行层次聚类
hc <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D2")
# 绘制聚类图
plot(hc, hang = -1, cex = 0.6, main = "Dendrogram of Hierarchical Clustering")
# 在聚类图上显示各类别的样本数
rect.hclust(hc, k = k, border = 2:5)
```
这里使用了“euclidean”方法计算距离矩阵,使用“ward.D2”方法进行层次聚类。在绘制聚类图时,我们使用了“hang = -1”参数使得叶节点标签垂直排列,使用了“cex = 0.6”参数控制标签字体大小,使用了“main”参数添加了标题。
如果你想显示每个聚类的样本数,可以使用“rect.hclust”函数,在聚类图上绘制矩形框来表示每个聚类。其中“k”参数为聚类数,这里假设你已经确定了聚类数为4,即将数据分为4个类别。此外,我们使用“border = 2:5”参数设置矩形框的颜色为2到5号颜色,分别表示4个聚类。
希望这个回答能够帮到你!
相关问题
用Java代码实现层次聚类对iris数据进行聚类分析,并分析其聚类效果
好的,我可以帮你实现这个任务。
首先,我们需要准备iris数据集,可以从UCI机器学习库中下载。iris数据集包括150个样本,每个样本有四个属性:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。样本被分为三个类别:山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾,每个类别有50个样本。
接下来,我们可以使用Java的层次聚类算法对iris数据进行聚类分析。以下是Java代码实现层次聚类的示例代码:
```java
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import weka.clusterers.HierarchicalClusterer;
import weka.core.Instances;
public class IrisClustering {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 读取数据集
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("iris.arff"));
Instances data = new Instances(reader);
reader.close();
// 设置类别属性
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
// 创建层次聚类器
HierarchicalClusterer clusterer = new HierarchicalClusterer();
clusterer.setNumClusters(3);
// 训练聚类器
clusterer.buildClusterer(data);
// 输出聚类结果
List<List<Integer>> clusters = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < clusterer.numberOfClusters(); i++) {
clusters.add(new ArrayList<Integer>());
}
for (int i = 0; i < data.numInstances(); i++) {
int cluster = clusterer.clusterInstance(data.instance(i));
clusters.get(cluster).add(i);
}
for (int i = 0; i < clusters.size(); i++) {
System.out.println("Cluster " + (i+1) + ": " + clusters.get(i));
}
}
}
```
在上面的代码中,我们使用Weka库中的`HierarchicalClusterer`类来实现层次聚类。`setNumClusters()`方法用于设置聚类的类别数,本例中为3。`buildClusterer()`方法用于训练聚类器。最后,我们将每个样本分配到相应的聚类中,并输出聚类结果。
接下来,我们需要分析聚类效果。我们可以使用聚类的准确度来评估聚类效果,即将聚类结果与真实标签进行比较。以下是Java代码实现聚类准确度的示例代码:
```java
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import weka.clusterers.HierarchicalClusterer;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
public class IrisClusteringAccuracy {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 读取数据集
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("iris.arff"));
Instances data = new Instances(reader);
reader.close();
// 设置类别属性
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
// 创建层次聚类器
HierarchicalClusterer clusterer = new HierarchicalClusterer();
clusterer.setNumClusters(3);
// 训练聚类器
clusterer.buildClusterer(data);
// 评估聚类准确度
int correct = 0;
for (int i = 0; i < data.numInstances(); i++) {
Instance instance = data.instance(i);
int trueLabel = (int) instance.classValue();
int predictedLabel = clusterer.clusterInstance(instance);
if (predictedLabel == trueLabel) {
correct++;
}
}
double accuracy = (double) correct / data.numInstances();
System.out.println("Clustering accuracy: " + accuracy);
}
}
```
在上面的代码中,我们首先训练聚类器,然后将每个样本分配到相应的聚类中。接下来,我们将聚类结果与真实标签进行比较,计算聚类准确度。最后,我们输出聚类准确度。
注意:上述示例代码中的数据集文件路径需要根据实际情况进行修改。
希望这个示例代码能够帮助你实现目标。
求解R语言代码:载入数据、显示数据的维度CustomerID、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.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,显示标准化后的三个变量的前五行数据。对数据进行可视化,判断大致的聚类类别.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。对kmeans聚类结果进行可视化,保存到PDF文件中。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。将层次聚类的结果用散点图表示出来,保存到PDF文件中。对kmeans聚类分析和层次聚类分析的结果进行比较分析。
以下是实现上述要求的R语言代码:
```R
# 载入数据
data <- read.csv("数据文件路径", colClasses = c("character", "character", "numeric", "numeric", "numeric"), header = TRUE)
# 显示数据的维度
dim(data)
# 对变量进行标准化
data_scaled <- scale(data[,3:5])
# 显示标准化后的前五行数据
head(data_scaled, 5)
# 可视化数据
plot(data_scaled)
# 选择合适的属性
data_cluster <- data_scaled[,3:5]
# 使用kmeans聚类方法
set.seed(123)
kmeans_result <- kmeans(data_cluster, centers = 3)
# 显示聚类结果
kmeans_result
# 对kmeans聚类结果进行可视化
pdf("kmeans_result.pdf")
plot(data_scaled, col = kmeans_result$cluster)
points(kmeans_result$centers, col = 1:3, pch = 8, cex = 2)
dev.off()
# 使用层次聚类方法
hc_result <- hclust(dist(data_cluster))
# 画出层次聚类图
plot(hc_result, hang = -1, cex = 0.6, main = "Dendrogram for Customer Segments")
# 显示各类别的样本数
rect.hclust(hc_result, k = 3, border = 2:4)
# 将层次聚类结果用散点图表示出来
pdf("hc_result.pdf")
plot(data_scaled, col = cutree(hc_result, k = 3))
dev.off()
# 比较聚类结果
table(kmeans_result$cluster, cutree(hc_result, k = 3))
```
其中,需要将"数据文件路径"替换为实际的数据文件路径。聚类分析的结果会保存为"kmeans_result.pdf"和"hc_result.pdf"两个PDF文件。