一、常规聚类过程 1、首先用dist()函数计算变量间距离 dist.r = dist(data, method=” “) 其中method包括6种方法,表示不同的距离测度:”euclidean”, “maximum”, “manhattan”, “canberra”, “binary” or “minkowski”。相应的意义自行查找。 2、再用hclust()进行聚类 hc.r = hclust(dist.r, metho...
k-means聚类过程 k-means聚类分析的原理虽然简单,但缺点也比较明显: 首先聚成几类这个k值你要自己定,但在对数据一无所知的情况下你自己也不知道k应该定多少; 初始质心也要自己选,而这个初始质心直接决定最终的聚类效果; 每一次迭代都要重新计算各个点与质心的距离,然后排序,时间成本较高。 值得一提的是,计算距离...
1、首先用dist()函数计算变量间距离 dist.r = dist(data, method=” “) 其中method包括6种方法,表示不同的距离测度:”euclidean”, “maximum”, “manhattan”, “canberra”, “binary” or “minkowski”。相应的意义自行查找。 2、再用hclust()进行聚类 hc.r = hclust(dist.r, method = “”) 其中...
1、首先用dist()函数计算变量间距离 dist.r = dist(data, method=” “) 其中method包括6种方法,表示不同的距离测度:”euclidean”, “maximum”, “manhattan”, “canberra”, “binary” or “minkowski”。相应的意义自行查找。 2、再用hclust()进行聚类 hc.r = hclust(dist.r, method = “”) 其中...
本节主要介绍R语言层次聚类分析,一共包括3个部分,每个部分包括一个具体实战例子。 一、常规聚类过程 1、首先用dist()函数计算变量间距离 dist.r = dist(data, method=” “) 其中method包括6种方法,表示不同的距离测度:”euclidean”, “maximum”, “manhattan”, “canberra”, “binary” or “minkowski”...