层次聚类分析及代码实现

层次聚类将个体间的关系进行分层次展示，可以人为设定分为几类。

###生成层次聚类，dist距离矩阵默认计算方式为欧氏距离method = "euclidean"，聚类方法默认为complete hc = hclust(dist(mtcars)) plot(hc) 

作图结果如下：

根据上述图，我们可以初步确定聚为几类更为合适：

#要是没有这个包的话，首先需要安装一下 #install.packages("factoextra") #载入包 library(factoextra) fviz_dend(hc, k = 4,            cex = 0.7,            k_colors = c("#2E9FDF", "#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),           color_labels_by_k = TRUE,            rect = TRUE           ) 

结果如下：

如果想放平，可以这样画：

fviz_dend(hc, k = 4,            cex = 0.7,            k_colors = c("#2E9FDF", "#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),           color_labels_by_k = TRUE,            rect = TRUE,           horiz = T) 

这样就放平了：

当然还有更多美化方式，具体可以参考最全的R语言聚类树形图画法。

距离矩阵和聚类算法小结

如果对计算距离矩阵和聚类的算法有特定要求，可以参考下面的参数介绍。

在聚类中求两点的距离有：

1，绝对距离：manhattan

2，欧氏距离：euclidean 默认

3，闵科夫斯基距离：minkowski

4，切比雪夫距离：chebyshev

5，马氏距离：mahalanobis

6，蓝氏距离：canberra

用默认的算法求出距离如下

算出距离后就可以进行聚类啦！

out.hclust=hclust(out.dist,method=“complete”) #根据距离聚类

聚类也有多种方法：

1，类平均法：average

2，重心法：centroid

3，中间距离法:median

4，最长距离法：complete 默认

5，最短距离法：single

6，离差平方和法：ward

7，密度估计法：density

基于R语言的聚类分析（k-means,层次聚类）
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