R语言聚类分析

更新时间:2023-07-30 14:32:30 阅读:14 评论:0

R语⾔聚类分析基本过程
读数据
数据标准化
计算距离
分类
library('flexclust')# 导⼊数据集
data(nutrient)# 加载数据
row.names(nutrient)<- tolower(row.names(nutrient))# 把⾏索引⼩写
90后head(nutrient)
#由于能量变化范围⽐其他变量更⼤,缩放数据有利于均衡各变量的影响。
nutrient_scaled <- scale(nutrient)# 数据标准化
head(nutrient_scaled)
d <- dist(nutrient_scaled)# 计算距离默认欧式距离黑豆饭
fit_average <- hclust(d, method="average")# 聚类
plot(fit_average, hang =-1,  main ="Average Linkage Clustering")
初一作文我的偶像
K-means聚类与PAM聚类
仁学
# K-means聚类,做之前⽤outlet去除异常值
library('flexclust')# 导⼊数据集
data(nutrient)
row.names(nutrient)<- tolower(row.names(nutrient))# 把⾏索引⼩写
library(factoextra)
nutrient_scaled <- scale(nutrient)# 数据标准化
d <- dist(nutrient_scaled)
fviz_cluster(kmeans(d,3), nutrient)
# 围绕中⼼点的划分(PAM)
library('flexclust')# 导⼊数据集
library(cluster)
可爱的狗种类data(nutrient)
row.names(nutrient)<- tolower(row.names(nutrient))# 把⾏索引⼩写
nu_pam <- pam(nutrient,3, metric="euclidean")
有熊氏百合花图片大全fviz_cluster(nu_pam, nutrient)
七五三

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标签:数据   变量   距离
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