用R软件做聚类分析的例子.ppt

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R语言聚类分析实例教程

R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的开源编程语言。聚类分析是一种无监督学习的技术，可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。下面是一个使用R语言进行聚类分析的实例教程。

首先，我们使用一个虚拟的数据集来说明聚类分析的步骤。假设我们有一个包含100个样本和5个变量的数据集。我们可以使用以下代码来生成这个数据集：

```R

set.seed(123)

data <- matrix(rnorm(100*5), ncol = 5)

```

接下来，我们需要对数据进行预处理。这包括标准化数据以确保每个变量具有相似的尺度。我们可以使用以下代码对数据进行标准化：```R

scaled_data <- scale(data)

```

接下来，我们可以使用K均值聚类算法来对数据进行聚类。K均值算法将数据集分成K个不同的簇，每个簇包含与其质心最近的样本。我们可以使用以下代码来执行K均值聚类：

```R

kmeans_result <- kmeans(scaled_data, centers = 3)

```

在这个例子中，我们将数据分成3个簇。请注意，你可以根据数据的

特点选择不同的簇数。

接下来，我们可以检查聚类结果，并将其可视化。我们可以使用以下

代码来绘制数据点，并使用不同的颜色表示不同的聚类：

```R

library(ggplot2)

df <- data.frame(scaled_data, cluster =

as.factor(kmeans_result$cluster))

ggplot(df, aes(x = X1, y = X2, color = cluster)) +

基于R语言做层次聚类分析

层次聚类(Hierarchical clustering)是一种有序聚类方法，通过建立树状图表示样本数据之间的相关性，将样本聚类为K类，每个样本可以被划分到一个类别中。

R语言是一种极具灵活性的编程语言，采用R语言进行层次聚类分析需要使用称为Hclust的R包，这个包包括了很多层次聚类算法，其中最常用的是Ward算法。

使用R语言做层次聚类分析时，首先要加载Hclust包，使用该包下的ward.D2函数来计算数据矩阵之间的距离，根据计算得到的距离矩阵，使用Hclust函数来运行Ward算法，得到聚类结果。

具体实现步骤如下：

1、读取数据集，将数据转换成矩阵形式：

data=read.csv(filename)

matrix=as.matrix(data)

2、计算数据之间的距离：

distmat=dist(matrix,method="euclidean")

3、使用Hclust函数运行Ward算法，得到聚类结果：

cluster=Hclust(distmat,method="ward.D2")

4、画出聚类结果的树状图：

plot(cluster)

用R语言做层次聚类分析，首先要加载正确的R包，计算数据集之间的距离，然后使用Ward算法，最后画出聚类结果的树状图。

R语言聚类分析实例教程

R语言聚类分析

聚类函数

r 语言中使用hclust(d, method = "complete", members=NULL) 来进行层次聚类

method 表示类的合并方法，有：

si ngle最短距离法

complete最长距离法

media n中间距离法

mcquitty相似法

average类平均法

cen troid重心法

ward离差平方和法

聚类分析过程

数据的聚类分析，首先要进行数据的标准化，消除量纲的影响，才能得到准确的聚类分

析结果。

1、数据标准化

数据的标准化(normalization )是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数

值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到［0,1］区间上，常见的数据归

一化的方法有：

min-max 标准化(Min-max normalization)

也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：

1 — ruin

J;=

max - min

其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当

有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

log函数转换」

通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下，具体方法如下：

看了下网上很多介绍都是x*=log l0(x)，其实是有问题的，这个结果并非一定落到[0,1]区间上，应该还要除以log i0(max)，max为样本数据最大值，并且所有的数据都要大于等于

R语言聚类分析实例教程

R语言是一种广泛使用的统计分析和数据可视化的编程语言。聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分成不同的组或类。在这个实例教程中，我们将使用R语言进行聚类分析。

首先，让我们导入所需的包。在R中，可以使用

`install.packages(`函数安装包，然后使用`library(`函数加载包。

```R

install.packages("cluster")

install.packages("factoextra")

library(cluster)

library(factoextra)

```

接下来，我们准备好要进行聚类分析的数据集。在这个实例中，我们将使用一个名为`iris`的经典数据集，其中包含了150个不同花朵的测量数据。你可以使用`head(`函数来查看数据集的前几行。

```R

data(iris)

head(iris)

```

现在，我们已经准备好开始进行聚类分析了。首先，我们需要选择一个合适的聚类方法。在这个实例中，我们将使用K均值聚类方法。K均值聚类是一种划分聚类方法，它将数据集划分为k个不重叠的簇。

在R中，可以使用`kmeans(`函数来进行K均值聚类。我们将设置簇的数量为3，并使用`Sepal.Length`和`Sepal.Width`这两个变量进行聚类。

```R

kmeans_model <- kmeans(iris[, c("Sepal.Length",

"Sepal.Width")], centers = 3)

```

接下来，我们可以使用`fviz_cluster(`函数可视化聚类结果。这个函数将绘制数据集中的所有点，并使用颜色标记每个点所属的簇。

多元统计分析——基于R 语言 PPT课件-聚类分析

性度量来聚类。
每个样品有p个指标,故每个样品可以看成p维空间中的一个点,n个样品就组成p维空间中的
n个点,用xij 表示第i个样品的第j个指标,第j个指标的均值和标准差记作和Sj 。用dij 表示第i个
样品与第j个样品之间的距离。
绝对值距离： (1) =
距离定义
欧氏距离： (2) =

步骤：
(1)把样品粗略分成K个初始类。
(2)进行修改,逐个分派样品到其最近均值类中(通常用标准化数据或非标准化数据计算欧氏距
离)。重新计算接受新样品的类和失去样品的类的形心(均值)。
(3)重复第2步,直到各类无元素进出。
注意：
样品的最终聚类在某种程度上依赖于最初的划分或种子点的选择。
为了检验聚类的稳定性,可用一个新的初始分类重新检验整个聚类算法。如果最终分类与原来
的关系越密切; 的绝对值越接近0,表示指标和指标的关系越疏远。对于间隔尺度,常用的
相似系数有夹角余弦和相关系数。
(1)夹角余弦：指标向量 1 , 2 , … , 和 1 , 2 , … , 之间的夹角余弦
ij 1 =
间隔尺度定义
σ=1
ത =
1
σ=1

(2)样本离差阵及协方差阵:
特征
=

σ=1( −ത )(
− ത )′
Σ =

聚类分析原理及R语言实现过程

聚类分析定义与作用:

是把分类对象按照一定规则分成若干类，这些类不是事先设定的，而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中对象趋向于彼此不相似。在经济、管理、地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准和区域标准等许多方面应用十分广泛，是国内外较为流行的多变量统计分析方法之一，在机器学习中扮演重要角色。

聚类分析的类型

是实际问题中，如根据各省主要的经济指标，将全国各省区分成为几个区域等。这个主要的经济指标是我们用来分类的依据。称为指标(变量)，用X1、X2 …Xp表示，p是变量的个数。在聚类分析中，基本的思想是认为所研究的样品或者多个观测指标(变量)之间存在着程度不同的相似性(亲疏关系)。根据这些相识程度，把样品划分成一个由小到大的分类系统，最后画出一张聚类图表示样品之间的亲疏关系。根据分类对象的不同，可将聚类分析分为两类，一是对分类处理，叫Q 型;另一种是对变量处理，叫R型。

聚类统计量

聚类分析的基本原则是将有较大相似性的对象归为同一类，可进行聚类的统计量有距离和相似系数。

聚类分析的方法:

系统聚类法、快速聚类法、模糊聚类法。

系统聚类

常用的有如下六种:

1、最短距离法;

2、最长距离法;

3、类平均法;

4、重心法;

5、中间距离法;

6、离差平方和法

快速聚类

常见的有K-means聚类。

R语言实现系统聚类和K-means聚类过程详解

系统聚类R语言教程第一步:计算距离

在R语言进行系统聚类时，先计算样本之间的距离，计算之前先对样品进行标准变换。用scale()函数。

多元统计分析及R语言建模课件07聚类分析及R使用

输出结果：
7 聚类分析及R使用
系统聚类分析的特点
综合性：聚类分析可以利用多个变量的信息对样本进行分类，克服单一指标分类的弊端。形象性：聚类分析可以利用聚类图直观地表现其分类形态及类与类之间的内在关系。客观性：聚类分析结果克服主观因素，比传统分类方法更客观、细致、全面和合理。
关于kmeans算法
kmeans算法只有在类的平均值被定义的情况下才能使用。可以算是该方法的一个缺点。另外，kmeans算法不适合于发现非凸面形状的类，或者大小差别很大的类。而且，它对于“噪声”和孤立点数据是敏感的，少量的该类数据能够对均值产生极大的影响。
关于变量变换
平移变换极差变换标准差变换主成分变换对数变换
多元统计分析及R语言建模
理解聚类分析的目的意义及统计思想
基
了解变量类型的几种尺度定义
本
熟悉Q型和R型聚类分析的统计量的定义
要
求
了解六种系统聚类方法及它们的统一公式
掌握R语言中六种方法的具体使用步骤
了解R语言中kmeans聚类的基本思想和用法
7 聚类分析及R使用
基本概念
聚类分析法(Cluster Analysis)是研究“物以类聚”的
多元统计分析及R语言建模
第7章聚类分析及R使用
多元统计分析及R语言建模
多元统计分析及R语言建模

R语言层次聚类分析

层次聚类分析是一种常用的聚类分析方法，常用于对数据进行分类和群组划分。该方法通过计算数据点间的相似度或距离矩阵，将数据点聚集为不同的群组或类别。层次聚类分析的优势在于可以通过可视化结果来直观地理解数据的结构和组织。

层次聚类方法可以分为两类：凝聚式和分裂式。凝聚式层次聚类方法从每个数据点作为单独的类别开始，然后将它们合并成越来越大的类别，直到所有数据点都被合并为一个类别。而分裂式层次聚类方法则是从所有数据点作为一个类别开始，然后逐步将其中的数据点划分为不同的类别，直到每个数据点都被划分到一个单独的类别中。

在R语言中，可以使用不同的包来实现层次聚类分析。最常用的包包括`hclust`、`agnes`和`dendextend`。其中，`hclust`包提供了凝聚式层次聚类的函数，`agnes`包提供了凝聚式层次聚类的函数，并提供了更多的选项和功能，`dendextend`包则提供了对层次聚类结果的可视化和扩展功能。

以下是一个基本的层次聚类分析的示例：

```R

#安装和加载相关的包

install.packages("cluster")

library(cluster)

#创建数据集

set.seed(123)

x <- matrix(rnorm(60), ncol = 3)

#计算数据点间的欧氏距离

dist_matrix <- dist(x)

hc <- hclust(dist_matrix)

#绘制层次聚类结果的树状图

plot(hc)

```

在这个例子中，我们首先创建了一个包含3个变量的数据集，其中包含了60个数据点。然后使用`dist`函数计算了数据点间的欧氏距离，得到了距离矩阵。接下来，我们使用`hclust`函数进行层次聚类分析，得到了一个聚类结果的树状图。最后，使用`plot`函数对树状图进行可视化。

R语言-聚类分析ppt课件

③
6
6.32
④
2
24
1.计算5个样品两两之间的距离 d ij（采用欧氏距离），
记为距离矩阵 D (dij )nn
②
③
④
⑤
①
3.6
10.2 16.12 16.49
②
9.43 14.87 15.65
③
6
6.32
④
2
2. 合并距离最小的两类为新类，按顺序定为第６类。
d45 2为最小， ⑥＝ 4,5
25
5
K-MEANS 算法
• K-MEANS 算法基本步骤
1.从 N个数据对象任意选择 K 个对象作为初始聚类中心； 2.根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象
的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； 3.重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)； 4.计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则算法终止；
设类p和q分别含有np、nq个样品，其离差平方和分别记为
sp 和 sq
如果将p和q并类得到新类k，则类k的离差平方和为
把增加的量记为
Sk Sp
s pq
Sq
n p nq np nq
d2 xp xq
定义类p和q之间的距离为：
d
2 pq
S pq
n p nq np nq

R语言聚类分析实例教程

R语言聚类分析

聚类函数

r语言中使用hclust(d, method = "complete", members=NULL) 来进行层次聚类method表示类的合并方法，有：

single 最短距离法

complete 最长距离法

median 中间距离法

mcquitty 相似法

average 类平均法

centroid 重心法

ward 离差平方和法

聚类分析过程

数据的聚类分析，首先要进行数据的标准化，消除量纲的影响，才能得到准确的聚类分析结果。

1、数据标准化

数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上，常见的数据归一化的方法有：

min-max标准化(Min-max normalization)

也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：

其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

log函数转换

通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下，具体方法如下：

看了下网上很多介绍都是x*=log10(x)，其实是有问题的，这个结果并非一定落到[0,1]区间上，应该还要除以log10(max)，max为样本数据最大值，并且所有的数据都要大于等于1。

R数据分析——方法与案例详解

R数据分析是指使用R语言进行数据处理、数据可视化、数据建模和数据挖掘等分析工作的过程。R是一种统计计算和图形化的开源语言和环境，具有强大的数据处理和分析能力，并且支持丰富的数据处理函数和图形化界面。本文将介绍R数据分析的方法和案例，并结合具体的实例进行详细解析。

一、数据处理

数据处理是数据分析的基础工作，它包括数据导入、数据清洗、数据整合、和数据转换等步骤。R语言提供了丰富的数据处理函数，能够满足各种需求。

数据导入：R提供了多种方式导入数据，可以读取文本文件、csv文件、Excel文件、数据库等多种格式。

数据清洗：数据清洗是指对数据中的错误、缺失和异常值进行处理。R提供了函数来处理缺失值、异常值和重复值等问题。

数据整合：数据整合是指将来自不同数据源的数据进行合并，R提供了函数来进行数据合并和连接操作。

数据转换：数据转换是指将原始数据进行加工，生成新的数据集。R 提供了函数来进行数据抽样、排序、拆分、变量转换等操作。

二、数据可视化

数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来，帮助我们更好地理解数据。R提供了丰富的绘图函数和图形库，能够绘制各种图形。

常见的数据可视化方法包括散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、热力图、雷达图等。其中，ggplot2是R中最为常用的可视化包，具有强

大的绘图功能。

三、数据建模

数据建模是指通过建立数学模型来对数据进行预测和分析。R提供了

多种建模方法和函数，能够进行统计建模、机器学习和深度学习等模型训练。

常见的数据建模方法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、

hierarchical cluster analysis r语言

hierarchical cluster analysis in R语言

简介

在数据分析和机器学习中，聚类分析是一种常用的无监督学习方法，用于将数据样本划分为具有相似特征的群组。层次聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis）是一种聚类方法，它根据数据样本之间的相似性进行层次化分组。

本文将介绍如何使用R语言进行层次聚类分析，包括数据准备、聚类方法的选择、聚类过程和结果分析。

数据准备

在进行层次聚类分析之前，需要准备适当的数据。一般情况下，数据应该是数值型的，可以是连续型（如身高、体重）或离散型（如评分）。此外，如果数据中存在缺失值，需要进行适当的处理（如删除或插补）。

以一个简单的示例来说明数据准备的过程。假设我们有一个电影评分数据集，其中包含10个用户对5部电影的评分。首先，我们需要将数据读入到R中。可以使用read.csv()函数读取CSV文件，也可以使用其他数据读取函数。

# 读取数据

data <- read.csv("movie_ratings.csv")

接下来，我们需要对数据进行预处理，以确保数据的正确性和一致性。可以使用summary()函数查看数据的摘要统计信息，检查是否存在异常值或缺失值。

# 检查数据

summary(data)

如果发现了异常值或缺失值，可以使用相应的处理方法进行处理。例如，可以使用均值或中位数填充缺失值，或者使用插值方法进行缺失值的估计。在此示例中，假设数据已经经过清理。

聚类方法选择

在层次聚类分析中，有两种主要的聚类方法：凝聚（agglomerative）和分裂（divisive）。凝聚方法是从每个样本作为一个独立的群组开始，逐渐合并最为相似的群组，直到形成一个大的群组。分裂方法则是从一个大的群组开始，逐渐分割成更小的子群组。

R软件介绍PPT课件

.
29
6、向量下标运算（选取向量中某个数）
选第1，3，5，9个数值选第1至5个数值选倒数第1至5个数值
.
30
三多维数组和矩阵
.
31
1、数组和矩阵
dim()和 matrix()
x <- 1:12
dim(x) <- c(3,4);x
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 4 7 10
12
39
75
.
21
✓例子（P49.例2.1）
平均值
方差
标准差
判断两者之间的关系，是两者相关，还是两者无关，根据数值的大小进行判断
接近1，相关，接近0，无关.
22
✓例子（P49.例2.1）
cor（）与plot（）联合使用
画出两者之间关系
.
23
✓例子（P49.例2.1）
频率直方图
.
24
3、产生有规律的序列
.
2
R软件简介
R是开源软件，代码全部公开，对所有人免费。
R可在多种操作系统下运行，如Windows、Linux 和UNIX等。
R需要输入命令，可以编写函数和脚本进行批处理运算，语法简单灵活。
目前在R网站上约有两千多个程序包，涵盖了基础统计学、社会学、经济学、生态学、地理学、医学统计学、生物信息学等诸多方面。

R软件中如何进行群落聚类分析

R软件中如何进行群落聚类分析？

已有1914 次阅读 2010-4-8 13:55 |个人分类:科研笔记|系统分类:科研笔记|关键词:R软件，群落，聚类分析，物种关联

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。plotname species

plot1 sp1

plot1 sp2

plot1 sp3

plot1 sp4

plot1 sp5

plot2 sp1

plot2 sp3

plot3 sp4

plot3 sp2

plot3 sp6

plot3 sp7

.....

#在Excel中，另存为csv格式，如存名称为 herbplots.csv。

#第二步读取文件

herb.data<- read.csv("D:/herb/herbplots.csv", header=T)

#第三步转换为矩阵