R语言聚类分析：不相像矩阵与谱系聚类详解

聚类分析算法解析.pdf 该文档深入探讨了聚类分析在数据挖掘中的应用，特别是使用R语言进行实例分析。主要内容分为两部分： 一、不相像矩阵计算 1. 数据加载与预处理：文档首先介绍了如何加载常用的数据集Iris（鸢尾花）数据，并删除其中的分类变量，以便进行无监督的聚类分析。这展示了数据预处理在聚类中的重要性。 2. 距离矩阵计算：作者使用R的`dist()`函数来计算不相像矩阵，即距离矩阵。该函数支持多种距离度量方法，如欧式距离（默认）、最大距离、绝对值距离、曼哈顿距离、卡方距离、二进制距离和明氏距离等。通过`as.matrix()`函数将结果转换为矩阵形式，便于理解和展示。 二、谱系聚类法（层次聚类） 1. 聚类函数hclust()：R语言内置的hclust()函数用于执行层次聚类，它接受一个距离对象作为输入，并允许选择不同的聚类方法，如Ward方法（离差法）、单链接法（最小距离法）、完全链接法（最大距离法）、平均距离法（均匀法）等。 2. 聚类结果解读：使用均匀距离法（method="ave"）进行聚类后，得到的结果对象`hc`包含了多个属性，如merge（表示合并的类）和height（表示合并时的距离）。这些属性可以帮助我们追踪聚类过程中的节点合并情况，以及每一步合并的具体细节。 总结来说，这份文档详细讲解了如何在R中运用各种距离计算方法生成不相像矩阵，并利用hclust函数进行层次聚类，展示了聚类分析的实用步骤和关键概念。对于数据科学家和机器学习工程师来说，理解和掌握这些技术是进行数据挖掘和模式识别的基础。