R语言聚类分析（系统聚类、K-均值聚类）

最新推荐文章于 2025-07-03 22:57:33 发布
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文章标签： R语言 聚类分析 财务报表
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41470514/article/details/88699293
该博客利用R语言对34家上市公司的财务报表进行聚类分析，包括系统聚类和K-均值聚类。系统聚类将公司分为三类，K-均值聚类则分为四类，两种方法在分类上略有不同，但都显示出第30家公司独立为一类，具有特殊性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 原始数据

选自巨潮网

下表为2018年34家上市公司的利润表，选取其中营业收入、营业成本、销售费用、营业利润、利润总额、净利润六个指标。（单位：千万）

序号

机构名称

营业收入

营业成本

销售费用

营业利润

利润总额

净利润

1

北京顺鑫

1207.44

724.96

122.38

106.28

105.94

72.81

2

深圳联得

66.36

43.64

4.21

9.15

9.45

8.53

3

深圳星源

58.35

30.19

2.89

12.40

24.89

20.27

4

安泰科技

505.41

416.36

13.17

-20.78

-31.45

-33.15

5

北京利尔

319.69

207.43

37.35

42.79

41.26

33.37

6

嘉事堂

1795.99

1612.23

62.86

77.72

77.49

57.06

7

朗姿

266.15

111.92
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数据挖掘：R语言k均值聚类
Cachel Wood的博客
05-01 1218
文章目录k均值聚类（青少年） k均值聚类（青少年） > #==---K均值聚类----------------------- > > data<-read.csv('snsdata.csv') > > #查看某一特征的缺失值数量 > table(data$gender,useNA = 'ifany') #或者可以用sum(is.na(data$gender)) F M <NA> 22054 5222 2724 &gt
R语言 系统聚类|K值聚类
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01-03 3539
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K均值聚类、系统聚类（最大距离法、类平均法、离差平方和法）R语言程序
02-16
整理了四种常用的聚类方法，自用，现供大家参考 K均值聚类方法中 聚类个数是用了factoextra包中的fviz_nbclust函数 并用此包中的画图函数绘制了拐点图，结果较为直观 系统聚类包括最大距离法、类平均法和离差平方和法
R 语言安装使用教程
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真正的大师永远怀着一颗学徒的心
07-03 895
R语言是一款广泛应用于统计分析和数据可视化的编程语言。本文介绍了R语言的安装方法（Windows/macOS/Linux）、推荐IDE RStudio的安装，以及基础语法（变量创建、数据框操作等）。同时讲解了R包的安装使用和数据可视化示例，并提供了常见问题解决方案和学习资源推荐。适合初学者快速入门R语言数据分析。
R语言聚类分析-K均值聚类与系统聚类法
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03-17 3681
一、数据集为firm.csv，给出了22家美国公用事业公司的相关数据集，各数据集变量的名称和含义如下：X1为固定费用周转比（收入/债务），X2为资本回报率，X3为每千瓦容量成本，X4为年载荷因子，X5为1974-1975年高峰期千瓦时增长需求，X6为销售量（年千瓦时用量），X7为核能所占百分比。六、使用R软件程序包NbClust进行聚类分析，程序包中的NbClust()函数提供最佳类别数的30种统计方法，综合各种最佳类别数的统计指标来给出最佳类别数的判断，下面是初步的介绍。
R语言-聚类分析（系统聚类）
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03-10 6635
R语言-聚类分析（系统聚类）一、最长距离法二、最短距离法三、类平均法四、重心法五、中间距离法六、离差平方和法 一、最长距离法 data<-read.csv("C:/Users/lenovo/Desktop/data.csv") distance <- dist(data) #计算距离矩阵 data.hc <- hclust(distance) #最长距离法聚类 plot(data.hc, hang = -1) #绘制谱系图 re <- rect.hclust(data.hc, k
R语言实现k均值聚类
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04-17 1504
cereal<-read("cereal.DAT") cereal1<-cereal[,c(3,4,5,6,7,8,9,10)] cereal2=scale(cereal1[,-6]) x<-dist(cereal2,method="euclidean") plot(cs<-hclust(x,method="single"),hang=-1,main="Single"...
R语言 聚类分析代码 系统聚类 K均值聚类 可视化
flyingMMM的博客
01-15 5832
R语言进行聚类分析 1.系统聚类代码 #系统聚类 getwd() xt1<-read.csv("1.csv",header = T,row.names = 1) xt <- scale(xt1) xt head(xt) distance<-dist(xt)#计算距离 distance hc1<-hclust(distance,"ward.D2")#使用离差平方和法，默认最长距离法 plot(hc1,hang = 0.1)#绘画系谱图 re1<-rect.hclust(hc1,k
r语言聚类分析：k-means和层次聚类
拓端研究室TRL
11-03 755
k-means的k就是最终聚集的簇数，这个要你事先自己指定。可见选择不同的距离指标，最终的聚类效果也不同。值得一提的是，计算距离的方式有很多种，不一定非得是笛卡尔距离；尽管k-means的原理很简单，然而层次聚类法的原理更简单。以上是层次聚类法的结果，但如果用k-means聚类的话，结果很可能就不一样了。层次聚类不指定具体的簇数，而只关注簇之间的远近，最终会形成一个树形图。以下以癌细胞细据为例，演示K-means和层次聚类法的过程。聚类分析算法很多，比较经典的有k-means和层次聚类法。
r语言kmodes_聚类分析——k-means算法及R语言实现
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02-04 3558
我们知道『物以类聚，人以群分』，这里并不是分类问题，而是聚类问题。两者主要区别在于，分类是将一组数据根据不同的类区分，已经知道有哪些类，也就是数据已经有了类的标签。而聚类是一种事先不知道有多少类，通过算法学习，分出来了一些类别。分类跟聚类也分别是有监督学习和无监督学习的范畴。k-means算法k-means是聚类算法中最简单的，也是最常用的一种方法。这里的 指的是初始规定要将数据集分成的类别，me...
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用R语言实现多种聚类方法，包括k-means聚类，pamk聚类，层次聚类，基于密度的dbscan算法的聚类。
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R语言聚类分析
医学和生信笔记的博客
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完美观看体验请至公众号查看本文。，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。
SAR图像特征
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SAR系统的生成影响的方式决定了它与众不同的特性。更重要的是，必须牢记SAR图像实际上是一些数据样点的集合——不同极化模式下功率(或振幅和相位)的量化值，而不是利用微波进行的摄影。 SAR影响的基本维度是时延(距离向)和航向距离(方位向)。每个像素代表了某个特定的距离和方位的微波响应，其尺度不一定和地面的维度相等。 每个像素的幅度和相位特性，可以用一个复数来表示，该复数可以表现为幅度和相位角，也可以表现为实部和虚部。定标了的影像可以给出每个像素点的NRCS。因此必须对SAR影像数据集合的格式加以注意，注意到
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