聚类r语言 聚类分析r语言代码

如何利用R软件进行聚类分析

1、打开R软件，输入数据，生成距离结构。这里设样本数据为1,2,3,7,8,9,15。输入代码：x=c(1,2,3,7,8,9,15);dim(x)=c(7,1);d=dist(x)其中x是生成向量，dim表示定义向量的维数，dist表示生成距离矩阵。

2、生成系统聚类。输入代码:hc1=hclust(d,"single");hc2=hclust(d,"complete");hc3=hclust(d,"median");hc4=hclust(d,"average");其中hclust表示系统聚类计算函数，single、complete、median、average分别表示最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法这四类计算方法。

3、绘制出聚类图形。利用plot函数绘制出最短距离法计算的聚类图。代码：plot(hc1)

4、为了方便比较各聚类方法的效果，可以将不同方法的图绘制在一张图上。输入代码：opar=par(mfrow=c(2,2))plot(hc1,hang=-1);plot(hc2,hang=-1);plot(hc3,hang=-1);plot(hc4,hang=-1);par(opar)其中par为绘图参数函数。mfrow为设置小图数量的参数，mfrow=c(2,2)表示把图按行排列成2×2个小图。画出的图形见下图。

5、从图中可以看出聚类的结果为第1,2,3个值为一类，4,5,6个值为一类，第七个值为一类。共分为三类。如果想自动设置分类个数，可以利用函数rect.hclust。plot(hc1);re=rect.hclust(hc1,k=2)表示将聚类图分为两类。

如何利用matlab求r型聚类分析

Cluster Analysis

这个是matlab聚类分析模块的文档，里面有很多的例子。

Cluster Analysis

这个是matlab进行聚类分析的几个例子。你可以看一下，看了这些，对于聚类分析应该差不多了。

主要有：系统聚类、k均值聚类、密度聚类等方法。

想学好r语言是不是真的那么难

学好任何一门编程语言都需要付出一定的时间和努力，R语言也不例外。但是，R语言并不是特别难学，而且有许多资源和社区可以帮助您学习和解决问题。以下是一些有关学习R语言的建议：

学习基础语法：学习R语言的第一步是掌握其基本语法。这包括变量赋值、数据类型、向量、列表、函数等。

初步学习数据结构：学习R语言的下一步是了解其数据结构，如数据框、矩阵、数组、因子和列表。这些是R语言中最重要的数据结构，您需要了解如何创建、操作和访问这些数据结构。

学习统计分析：R语言最大的优势是其在统计分析和数据可视化方面的能力。学习R语言还需要学习如何应用统计分析方法来解决问题，如线性回归、方差分析、聚类分析等。

实践编程：练习是学习R语言的关键。编写代码并实现自己的数据分析项目可以帮助您巩固所学知识，并让您更深入地了解R语言。

借助社区和资源：R语言有一个庞大的社区和许多资源，包括在线教程、书籍、博客、讨论组等。利用这些资源可以帮助您快速学习R语言，并解决遇到的问题。

总的来说，学习R语言需要一定的时间和努力，但是如果您有正确的学习方法和资源，就可以轻松地学习和掌握它。