fviz_gap_stat(res.km$gap_stat) 使用eclust()的层次聚类# Enhanced hierarchical clustering res.hc = eclust(df, "hclust") # compute hclust fviz_dend(res.hc, rect = TRUE) # dendrogam 层级聚类结果 下面的R代码生成Silhouette plot和分层聚类散点图。 fviz_silhouette(res.hc) # silhouette plot fv...
系统聚类(层次聚类,Hierarchical clustering) 使用nutrient数据集进行演示,这个数据集包含不同食物中的营养物质含量。 #没安装flexclust包的需要先安装 data(nutrient,package="flexclust") row.names(nutrient)<-tolower(row.names(nutrient)) dim(nutrient)#27行5列 ##[1]275 psych::headTail(nutrient) ##energypr...
使用eclust()的层次聚类 # Enhanced hierarchical clustering res.hc = eclust(df, "hclust") # compute hclust fviz_dend(res.hc, rect = TRUE) # dendrogam 1. 2. 3. 层级聚类结果 下面的R代码生成Silhouette plot和分层聚类散点图。 fviz_silhouette(res.hc) # silhouette plot fviz_cluster(res.hc)...
clustvarsel:高斯模型聚类 whilboclustering:白盒的聚类算法实现。这周方式可以重新创建现有聚类算法。 dials: 提供用于创建无法从数据直接估计模型参数的工具. optional:可选模型和模式匹配 naniar:数据结构/概要/可视化数据缺失值的填补 modi:多元异常值检测与数据缺失填补 mma:多个中介(媒介/介质/载体)分析 CARS:辅助...
whilboclustering:白盒的聚类算法实现。这周方式可以重新创建现有聚类算法。 dials: 提供用于创建无法从数据直接估计模型参数的工具. optional:可选模型和模式匹配 naniar:数据结构/概要/可视化数据缺失值的填补 modi:多元异常值检测与数据缺失填补 mma:多个中介(媒介/介质/载体)分析 ...
If you use the code of this repository in your paper or research please cite bothClusterRand theoriginal articles / softwarehttps://CRAN.R-project.org/package=ClusterR: @Manual{,title={{ClusterR}:GaussianMixtureModels,K-Means,Mini-Batch-Kmeans,K-MedoidsandAffinityPropagationClustering},author={...
pam_fit<-pam(gower_dist,diss=TRUE,k=3)pam_results<-college_clean%>%dplyr::select(-name)%>%mutate(cluster=pam_fit$clustering)%>%group_by(cluster)%>%do(the_summary=summary(.))print(pam_results$the_summary)[[1]]accept_rateOutstateEnrollGrad.RatePrivateMin.:0.3283Min.:2340Min.:35.0Min....
系统聚类(层次聚类,Hierarchical clustering) 使用nutrient数据集进行演示,这个数据集包含不同食物中的营养物质含量。 # 没安装flexclust包的需要先安装 data(nutrient,package="flexclust") row.names(nutrient)<-tolower(row.names(nutrient)) dim(nutrient)# 27行5列 ...
最常用的两种聚类方法是层次聚类(hierarchical agglomerative clustering)和划分聚类(partitioning clustering)。 在层次聚类中,每一个观测值自成一类,这些类每次两两合并,直到所有的类被聚成一类为止。最常用的算法是单联动(single linkage)、全联动(complete linkage )、平均联动(...
(3) This example shows the application of CLUE to a gene expression dataset, discover optimal number of clusters, clustering data accordingly, and identify key pathway involved in each cluster. #load mouse adipocyte gene expression data (Ma et al. Molecular and Cellular Biology. 2014, 34(19):...