R数据分析：如何用层次聚类分析做“症状群”，实例操练

好多同学硕士论文开题咨询我想做症状群，有用因子分析的，也有用潜类别分析的，这些方法之前都给大家写过，今天再给大家写一个用无监督的机器学习方法-------层次聚类做症状群的方法。同学们如果对这个方法有兴趣的话，开题什么的都可以往这方面考虑，希望看了本文之后能够对层次聚类有一定了解，能思考下自己能不能往这个方向上展开。

做出来的结果呈现就是下图：这个是一篇已经发表的文章中截图出来的，作者是将一个疾病的症状聚类了3类，探讨了每一类的特征，并提出了治疗照护的建议。

文章感兴趣的同学自己去瞅瞅哈：Sethares, Kristen & Chin, Elizabeth. (2021). Age and gender differences in physical heart failure symptom clusters. Heart & Lung. 50. 832-837.
10.1016/j.hrtlng.2021.07.001.

今天就带大家看看像这种层次聚类的症状群如何做。

层次聚类的原理

Hierarchical clustering，层次聚类出来的结果就像一个树一样，一层一层地生长，这个树也是完全的数据驱动的，对于陌生领域的探索性研究，像症状群之类的就特别合适。

对于这个一个树，英文叫dendrogram，它怎么形成的呢，很自然地，我们可以让其通过从顶部往下散开这样的方式形成（方式1，英文叫Divisive），也可以让其从根部往上聚合这样的方式形成（方式2，英文叫Agglomerative）。

Divisive : A divisive method begins with all patterns in a single cluster and performs