用R语言进行样本层次聚类分析

用R语言进行样本层次聚类分析

样本层次聚类是一种常用的无监督学习方法，它可以根据样本间的相似性将它们分组成不同的类别。在R语言中，我们可以使用dist函数计算数据框中两两样本之间的距离，并使用hclust函数进行层次聚类分析。本文将介绍如何使用这两个函数来完成样本层次聚类分析，并说明method参数的作用。

首先，让我们看一下如何使用dist函数计算样本间的距离矩阵。假设我们有一个名为data的数据框，其中包含了多个样本的特征数据。我们可以使用以下代码计算样本间的距离矩阵：

# 计算样本间的距离矩阵
dist_matrix <- dist(data)

在上述代码中，dist函数接受一个数据框作为输入，并计算数据框中样本之间的欧氏距离。dist函数返回的是一个距离矩阵，其中每个元素表示对应样本之间的距离。

接下来，我们将距离矩阵输入给hclust函数进行层次聚类分析。hclust函数使用一种自底向上的策略，通过合并最近的样本来构建聚类树。我们可以使用以下代码进行聚类分析：

# 进行层次聚类分析
hclust_result <- hclust(dist_matrix, method = "complete")

在上述代码中，hclust函数接受距离矩阵作为输入，并使用complete方法来计算两个组合数据点之间的距离。complete方法表示使用两个组合数据点中距离最远的样本之间的距离作为它们之间的距离。

完成聚类分析后，hclust函数将返回一个聚类树，我们可以使