R语言层次聚类模型示例

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本文详细介绍了如何使用R语言实现层次聚类模型,包括数据预处理、距离矩阵计算、选择聚类算法(如单链接)以及结果可视化。通过实例代码展示了层次聚类过程,帮助读者理解并应用层次聚类进行数据分析。

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R语言层次聚类模型示例

层次聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本进行分组。它基于样本之间的相似性或距离度量,将相似的样本聚集在一起形成层次结构。本文将介绍如何使用R语言实现层次聚类模型,并提供相应的源代码示例。

在使用R语言进行层次聚类前,首先需要准备好待聚类的数据集。这里我们以一个虚拟的数据集为例,包含了四个样本和两个特征。数据集如下:

# 创建数据集
data <- data.frame(
  X1 = c(1, 2, 3, 4),
  X2 = c(2, 4, 6, 8)
)

接下来,我们可以使用R中的dist()函数计算样本之间的距离。在这个示例中,我们使用欧氏距离作为距离度量。代码如下:

# 计算距离矩阵
dist_matrix <- dist(data, method = "euclidean")

得到距离矩阵后,我们可以使用hclust()函数进行层次聚类。hclust()函数接受一个距离矩阵作为输入,并根据指定的聚类算法(如单链接、完全链接或平均链接)进行聚类。以下是使用单链接聚类算法的示例代码:

# 进行层次聚类
hc <- hclust(dist_matrix, method = "single")

聚类完成后,我们可以使用plot()

### R语言聚类分析方法与示例 #### 层次聚类分析 层次聚类是一种常见的无监督学习技术,用于发现数据中的自然分组。以下是基于R语言实现层次聚类一个完整示例: ```r # 设置随机种子以便结果可重复 set.seed(123) # 生成模拟数据集 (10个样本, 每个样本有2维特征) data <- matrix(rnorm(20), nrow = 10, ncol = 2) # 计算欧几里得距离矩阵 dist_matrix <- dist(data, method = "euclidean") # 使用层次聚类算法,默认采用Ward.D2方法 hclust_result <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D2") # 可视化聚类树状图 plot(hclust_result, main="层次聚类树状图", xlab="", sub="") ``` 在此代码中,`method` 参数指定了不同的链接方式,例如 `ward.D2`, `single`, `complete`, 和 `average` 等[^1]。 #### K均值聚类分析 K均值聚类是另一种常用的分区聚类方法。它通过迭代优化过程将数据划分为预定义数量的簇。以下是一个简单的例子: ```r # 加载内置鸢尾花数据集 data(iris) # 提取数值型列作为输入数据 iris_data <- iris[, c("Sepal.Length", "Petal.Width")] # 进行标准化处理(推荐) scaled_data <- scale(iris_data) # 应用kmeans函数进行聚类,指定簇数为3 kmeans_result <- kmeans(scaled_data, centers = 3, iter.max = 100, nstart = 25) # 查看聚类中心 print(kmeans_result$centers) # 将聚类标签附加到原始数据框 iris_clustered <- cbind(iris, Cluster = as.factor(kmeans_result$cluster)) # 数据可视化 library(ggplot2) ggplot(iris_clustered, aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Width, color=Cluster)) + geom_point(size=3) + ggtitle("K-Means Clustering of Iris Dataset") + theme_minimal() ``` 此代码展示了如何加载标准的数据集、执行必要的预处理操作以及应用K-means算法来识别模式[^2]。 #### 不同的距离度量和连接策略 除了上述提到的方法外,在实际应用过程中还可以尝试其他多种组合形式。比如可以选用曼哈顿距离代替默认的欧式距离;或者改变合并准则为单链法(single linkage),完全链法(complete linkage)等[^3]。 ```r # 替代方案:使用曼哈顿距离配合单一链接方式进行层次聚类 alt_dist <- dist(data, method='manhattan') alt_hc <- hclust(alt_dist, method='single') # 显示新模型的结果 plot(alt_hc, labels=T, hang=-1) ``` 以上就是关于R语言下几种主要类型的聚类分析介绍及其具体实施步骤说明。
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