8、聚类分析与主成分分析：数据处理与洞察

聚类分析与主成分分析：数据处理与洞察

1. 凝聚式聚类分析

在数据聚类分析中，凝聚式聚类是一种重要的方法，可通过 hclust() 函数实现。下面我们将结合不同类型的数据，深入探讨其应用。

1.1 瑞士投票数据聚类分析

我们以瑞士2001年联邦投票主题的接受百分比数据为例。该数据集中，行代表州（cantons），列（除第一列）代表投票主题，值为投票主题的接受百分比。

• 数据加载 ：

swiss_votes = read.table("swiss_votes.dat", sep = "\t", header = T)

• 聚类分析步骤 ：
  1. 计算距离矩阵：

dist_matrix = dist(swiss_votes[2:11])

2. 使用不同的聚类方法进行分析：

clust_compl  = hclust(dist_matrix)
clust_single  = hclust(dist_matrix, method = "single")
clust_ave  = hclust(dist_matrix, method = "a