Ⅰ 如何利用r语言代码进行聚类分析
#读入数据
china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省、市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE)
distance <- dist(china) #计算距离
china.hc <- hclust(distance) #聚类分析,最长距离法
plot(china.hc, hang = -1) #绘画系谱图
re <- rect.hclust(china.hc, k = 5) #分为5类
re
for (i in 1:5) {
print(paste("第",i,"类"))
print(china[re[[i]],]$地区)
Ⅱ 如何利用R软件进行聚类分析
1. 数据预处理，
2. 为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数，
3. 聚类或分组，
4. 评估输出。
数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类，数据预处理还包括将孤立点移出数据，孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据，因此孤立点经常会导致有偏差的聚类结果，因此为了得到正确的聚类，我们必须将它们剔除。
既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同的领域，一个简单的距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性。
将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。Crisp Clustering，它的每一个数据都属于单独的类；Fuzzy Clustering，它的每个数据可能在任何一个类中，Crisp Clustering和Fuzzy Clusterin是划分方法的两个主要技术，划分方法聚类是基于某个标准产生一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分离性用来合并和分裂类，其他的聚类方法还包括基于密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类。
评估聚类结果的质量是另一个重要的阶段，聚类是一个无管理的程序，也没有客观的标准来评价聚类结果，它是通过一个类有效索引来评价，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集合。
Ⅲ 如何用MATLAB对股票数据做聚类分析
直接调kmeans函数。
k = 3;%类别数
idx = kmeans(X, k);%idx就是每个样本点的标号。
Ⅳ 统计：R语言进行聚类分析的问题
问题1：代码如下
#b为新建立的0矩阵，a为原始数据矩阵，读取文件test.txt的数据
a<- as.matrix(read.table("test.txt"))
b<- matrix(0,nrow=ncol(a),ncol = ncol(a))
for(n in i : nrow(a))
{
for(i in 1 :ncol(a))
{
if(a[n,i] == 1)
{
for( j in 1 :ncol(a))
{
if(a[n,j] == 1 && i!= j)
{
b[i,j] = b[i,j]+1
}
}
}
}
}
#结束
新矩阵是b
问题2：
k <- 3 #设定聚类数
a<- read.table("test.txt"))#读入数据
cl <- hclust(dist(a),method="single") #设定聚类方法
memb <- cutree(cl, k=k) #分割聚类数
memb是类别标记
至于聚类分析图，我不知道什么意思。
Ⅳ R语言哪些包可用来做聚类分析
excel表:整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的名称，后几列为各项在对话框中根据需要指定聚类方法、距离测度的方法、对数值进行转换方法，即
Ⅵ R软件中如何进行群落聚类分析
群落按照物种相似形组成进行聚类分析，可以用树状图较好的表现物种的组成关系。受到很多植被学家的重视。这里以R软件实现聚类分析为例。 如果按照物种组成的相似性做聚类分析，那么可以用Jaccard指数（经过转换的）。Jaccard指数只考虑物种在两个样方间是否重复出现，盖度在分析的过程中并不起什么作用。但是如果对乔木和灌木进行分析，就可以考虑个体的数量，计算样方物种组成的相似性的时候用Bray-Curtis指数。Jaccard指数和Bray-Curtis指数在众多生态学相关的程序包中都是可以计算的。下面说一下在R软件中，结合vegan程序包，对草本样方的物种组成进行聚类分析。 下面是在R中的具体操作过程：#第一步#是矩阵的整理，建议先整理一下各样地的名录，成如下格式，再用R整理成物种矩阵。
Ⅶ 用R语言进行聚类分析不画图像怎样输出结果
今天看了决策树的用法，个人觉得不管是分类或聚类算法，出来的结果是一个“规则”。至于要怎么去分类数据，是根据这个“规则” 来做的。所以，提取数据是另外一个工作了。## 更新日期：2015/11/11前段时间在做聚类分析，用到hclust() 函数，将数据聚类分组后，对应到每一个ID。具体如下：d = dist(testdata, method = "euclidean") hcward = hclust(d, method="ward.D") data$groups = cutree(hcward,k=8) # 到这里，data 中的每个ID都对应到相应的group 了
Ⅷ r语言做聚类分析
scale.data(data);
library(NbClust);
result.data<-NbClust(scale.data,distance="euclidean",min.nc=2,max.nc=4,metheod="average");
barplot(table(nc$Best.n[1,]),xlab="Clusters",ylab="Criteria")
Ⅸ R语言聚类分析
常见的8种。。。常见的系统聚类好像刚好有8种方法，single，complete，median，centroid，average，mcquitty，ward，和flexible-beta，hclust可以做前7种，最后一种不是很清楚。不知道你说的8种是不是指这个。其他聚类方法还有kmeans（动态聚类），fanny（模糊聚类）等，具体可以参考《统计建模与R软件》《应用多元统计分析》，或者直接网络。。。