R语言聚类，使用R语言，对观测值和变量分别作出距离图

使用R语言进行聚类分析需要用到`cluster`和`factoextra`包。以下是基于iris数据集进行聚类分析的示例代码：

# 载入数据集
data(iris)
# 去掉分类变量
iris_data <- iris[,1:4]

# 计算观测值之间的距离
dist_obs <- dist(iris_data, method = "euclidean")

# 计算变量之间的距离
dist_var <- dist(t(iris_data), method = "euclidean")

# 绘制观测值距离图
library(factoextra)
fviz_dist(dist_obs, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07"))

# 绘制变量距离图
fviz_dist(dist_var, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07"))

其中，`dist()`函数用于计算欧几里得距离，`fviz_dist()`函数用于可视化距离图，`gradient`参数用于设置颜色渐变。在这个示例中，我们使用了三种颜色，分别是蓝色、白色和橙色。

相关问题

r语言聚类分析实例

好的，这里给您提供一个简单的 R 语言聚类分析实例。

假设我们有一个数据集，包含了 10 个观测值和 3 个变量。

首先，我们需要读取数据集：

mydata <- read.csv("mydata.csv")

然后，我们需要对数据进行标准化处理：

mydata_norm <- scale(mydata)

接下来，我们可以使用 hclust 函数进行聚类分析，这里选择使用 Ward 方法：

mydata_hclust <- hclust(dist(mydata_norm), method="ward.D2")

最后，我们可以使用 plot 函数将聚类结果可视化：

plot(mydata_hclust, hang=-1, cex=.8, main="Cluster Dendrogram")

这样就完成了一个简单的 R 语言聚类分析实例。需要注意的是，聚类分析的结果需要根据具体情况进行解释和应用。

聚类分析 R语言案例

当然可以！这里是一个使用R语言进行聚类分析的案例：

假设我们有一个包含20个观测值和5个变量的数据集，我们想要将这些观测值进行聚类分析。首先，我们需要加载所需的R包，如`stats`和`factoextra`。

# 加载所需的包
library(stats)
library(factoextra)

# 创建数据集
set.seed(123) # 设置随机种子以确保结果可重复
data <- matrix(rnorm(100, mean = 10, sd = 3), nrow = 20)

# 进行聚类分析
kmeans_results <- kmeans(data, centers = 3) # 使用k-means算法将数据集分为3个簇

# 可视化聚类结果
fviz_cluster(kmeans_results, data = data)

在上述代码中，我们首先使用`matrix()`函数创建一个20行5列的随机数据集。然后，我们使用`kmeans()`函数将数据集分为3个簇。最后，我们使用`fviz_cluster()`函数可视化聚类结果。

注意：在实际应用中，你可能需要根据你的数据集进行适当的数据预处理和调整参数以获得更好的聚类结果。

希望这个案例能帮到你！如果你有更多关于聚类分析的问题，请随时提出。