r语言 聚类求和_R语言的三种聚类方法

一、层次聚类

1)距离和相似系数

r语言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有：

euclidean 欧几里德距离，就是平方再开方

maximum 切比雪夫距离

manhattan 绝对值距离

canberra Lance 距离

minkowski 明科夫斯基距离，使用时要指定p值

binary 定性变量距离.

定性变量距离：记m个项目里面的 0:0配对数为m0 ,1:1配对数为m1，不能配对数为m2，距离=m1/(m1+m2);

diag 为TRUE的时候给出对角线上的距离。upper为TURE的时候给出上三角矩阵上的值。

r语言中使用scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) 对数据矩阵做中心化和标准化变换。

如只中心化 scale(x,scale=F) ,

r语言中使用sweep(x, MARGIN, STATS, FUN=”-“, …) 对矩阵进行运算。MARGIN为1，表示行的方向上进行运算，为2表示列的方向上运算。STATS是运算的参数。FUN为运算函数，默认是减法。下面利用sweep对矩阵x进行极差标准化变换

有时候我们不是对样本进行分类，而是对变量进行分类。这时候，我们不计算距离，而是计算变量间的相似系数。常用的有夹角和相关系数。

r语言计算两向量的夹角余弦：

相关系数用cor函数

2)层次聚类法