用R软件做聚类分析的例子
R语言聚类分析实例教程

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:```Rset.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:```Rscaled_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:```Rkmeans_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:```Rlibrary(ggplot2)df <- data.frame(scaled_data, cluster =as.factor(kmeans_result$cluster))ggplot(df, aes(x = X1, y = X2, color = cluster)) +geom_point( +labs(x = "Variable 1", y = "Variable 2", title = "Cluster Analysis")```上述代码创建了一个散点图,其中x轴和y轴表示数据集的两个变量,颜色表示不同的聚类。
r语言dbscan聚类实例

r语言dbscan聚类实例我们需要明确DBSCAN算法的基本原理。
DBSCAN算法通过定义一个距离阈值ε和一个最小样本数量MinPts来划分数据。
具体而言,算法从数据集中任意选择一个未被访问的样本点,然后找出其ε-邻域内的所有样本点。
如果该ε-邻域内的样本点数量大于等于MinPts,那么将这些样本点作为一个簇集,然后再递归地寻找这些样本点的ε-邻域内的其他样本点。
如果ε-邻域内的样本点数量小于MinPts,那么将该样本点标记为噪声点。
最终,所有的簇集将被找到,而噪声点将被排除在外。
在R语言中,我们可以使用dbscan包来实现DBSCAN算法。
首先,我们需要安装并加载dbscan包。
可以使用以下命令完成安装和加载:```Rinstall.packages("dbscan")library(dbscan)```接下来,我们将使用一个示例数据集来演示DBSCAN算法的使用。
假设我们有一个二维数据集,其中包含了一些簇集和一些噪声点。
我们可以使用以下代码生成示例数据集:```Rset.seed(123)n <- 1000x <- cbind(runif(n), runif(n))x <- rbind(x, matrix(rnorm(n*2), ncol=2))```接下来,我们可以使用dbscan函数来执行DBSCAN算法。
该函数的主要参数包括数据集x、距离阈值ε和最小样本数量MinPts。
以下是执行DBSCAN算法的代码:```Rdbscan_result <- dbscan(x, eps = 0.1, MinPts = 5)```执行完上述代码后,dbscan_result将包含DBSCAN算法的结果。
具体而言,dbscan_result$cluster将包含每个样本点所属的簇集编号,而dbscan_result$noise将包含被标记为噪声点的样本点。
我们可以使用以下代码查看聚类结果和噪声点:```R# 查看簇集编号clusters <- dbscan_result$clusterprint(clusters)# 查看噪声点noise <- dbscan_result$noiseprint(noise)```除了上述代码外,我们还可以使用其他函数来可视化聚类结果。
【原创】R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告论文(含代码数据)

咨询QQ:3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网:/datablogR语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告来源:大数据部落| 有问题百度一下“”就可以了这次,我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。
企业对企业交易和股票价格在本研究中,我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性,而不是网络结构的分析。
由于特定客户的销售额与供应商公司的销售额之比较大,当客户公司的股票价格发生变化时,对供应商公司股票价格的反应被认为更大。
k-Shapek-Shape [Paparrizos和Gravano,2015]是一种关注时间序列形状的时间序列聚类方法。
在我们进入k-Shape之前,让我们谈谈时间序列的不变性和常用时间序列之间的距离。
时间序列距离测度欧几里德距离(ED)和动态时间扭曲(DTW)通常用作距离测量值,用于时间序列之间的比较。
咨询QQ:3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网:/datablog两个时间序列x =(x1,...,xm)和y =(y1,...,ym)的ED,其中m是系列的长度如下。
DTW是ED的扩展,允许局部和非线性对齐。
k-Shape提出称为基于形状的距离(SBD)的距离。
k-Shape算法k-Shape聚类侧重于缩放和移位的不变性。
k-Shape有两个主要特征:基于形状的距离(SBD)和时间序列形状提取。
SBD互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。
使用FFT(+α)代替DFT来提高计算效率。
归一化互相关(系数归一化)NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。
检测NCCc最大的位置ω。
咨询QQ:3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网:/datablogSBD取0到2之间的值,两个时间序列越接近0就越相似。
形状提取通过SBD找到时间序列聚类的质心向量有关详细的表示法,请参阅文章。
R软件在多元统计分析教学中的应用研究

R软件在多元统计分析教学中的应用研究摘要:本文结合实例介绍了R软件在多元统计分析中的应用,具体内容包括R软件在聚类分析、主成分分析、典型相关分析等方面的应用。
关键词:R软件聚类分析主成分分析典型相关分析在统计软件方面,常用的统计软件有SPSS、SAS、STAT、R、S-PLUS等。
R软件是一个自由、免费、开源的软件,是一个具有强大统计分析功能和优秀统计制图功能的统计软件,现已是国内外众多统计学者喜爱的数据分析工具。
本文结合实例介绍了R软件在多元统计分析中的应用,具体内容包括R软件在聚类分析、主成分分析、对应分析等方面的应用。
1 在聚类分析教学中的应用聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种多元统计方法,所谓类,通俗地说,就是指相似元素的集合。
在社会经济领域中存在着大量分类问题,比如若对某些大城市的物价指数进行考察,而物价指数很多,有农用生产物价指数、服务项目价指数、食品消费物价指数、建材零售价格指数等等。
由于要考察的物价指数很多,通常先对这些物价指数进行分类。
总之,需要分类的问题很多,因此聚类分析这个有用的工具越来越受到人们的重视,它在许多领域中都得到了广泛的应用。
聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。
R软件及其相关包提供了各种聚类方法,主要是系统聚类方法、快速聚类方法、模糊聚类方法,常用的是系统聚类方法。
R软件实现系统聚类的程序如下:Hclust(d,method=“complete”)其中d是由“dist”构成的距离结构,具体包括绝对值距离、欧氏距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离等,默认为欧氏距离;method 包括类平均法、重心法、中间距离法最长距离法最短距离法、离差平方和法等,默认是最长距离法。
例1:表1是广东省2008年各市居民家庭平均每人全年消费性支出,利用所给数据对各市进行系统聚类。
R语言程序如下:> X<-read.delim(“clipboard”,header=T)> s(X)<-c(“广州”,“深圳”,“佛山”,“东莞”,“顺德”,“中山”,“江门”,“茂名”,“湛江”,“珠海”,“汕头”,“惠州”,“肇庆”,“揭阳”,“韶关”,“梅州”,“阳江”)> d<-dist(scale(X))> hc1<-hc lust(d,”single”)#最短距离法> hc2<-hclust(d,”complete”)#最长距离法> hc3<-hclust(d,”median”)#中间距离法> hc4<-hclust(d,”ward”)#Ward法> opar<-par(mfrow=c(2,2))> plot(hc1,hang=-1);plot(hc2,hang=-1)> plot(hc3,hang=-1);plot(hc4,hang=-1)2 在主成分分析教学中的应用在实际经济生活中,有时需要处理的是多变量(多指标)问题。
【经典】建模-R-聚类分析

2.数据作极差标准化处理 center<-sweep(x, 2, apply(x, 2, min)) R<-apply(x, 2, max) - apply(x,2,min) x_star<-sweep(center, 2, R, "/") 若x_star<-sweep(center, 2, sd(x), "/"), 则得到(普通)标准化变换后的数据; 类似可利用sweep()函数写出极差正规化变换的 语句,见《统计建模与R软件》
当指标的测量值相差悬殊时,应先对数据进行
标准化处理,再利用标准化的数据计算距离。
常用标准化方法:
1.普通标准化变换
_
X
* ij
X ij X Sj
j
i=1,2,…n表示第i个样本,j=1,2,…p表示样本的 _
第j个指标,每个样本均有p个观测指标。X j是第j个
指标的样本均值
2.极差标准化变换
_
将已聚合的小类按相似性再聚合; (3)最后将一切子类都聚合到一个大类,从而
得到一个按相似性大小聚集起来的谱系关系
3.根据距离定义的不同分为
(1)最短距离法
类与类之间的距离定义为两类中最近样本间的距离;
(2)最长距离法
类与类之间的距离定义为两类中最远样本间的距离;
(3)类平均法
类与类之间的距离定义为两类中两两样本间距离的平
plclust(x, hang=0.1, labels=NULL, axes = TRUE, main = "", sub = NULL, xlab=NULL, ylab="Height"…) x: hclust()函数生成的对象 hang: 表明树形图中各类的位置,取负值表示 树形图中的类从底部画起 main: 绘图名称
【原创】R语言城镇居民人均消费数据主成分,聚类分析报告.pdf(附代码数据)

有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网:/datablog我国城镇居民人均消费支出研究有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网:/datablog摘要:近年来,随着我们经济的快速发展,居民的消费结构也发生了巨大变化,人们开始根据自身的需求选择多种多样的商品,而且人们在实现物质需求满足的同时,还在不断追求精神需求的满足。
对此,本文先使用R语言对城镇居民人均总消费支出以及恩格尔系数的总体现状进行数据可视化,接着运用主成分和聚类分析法对我国31个省级行政区(不含港澳台)城镇居民消费结构进行综合评价。
共提取2个主成分,分别命名为日常必需品消费成分、非日常必需品成分,并将31个省区市主成分综合得分进行排名和聚类分析,结果分为四类。
最终得出相关结论,体现不同地区的经济发展、城镇居民消费结构、消费偏好的差异性以及其中的联系。
关键词:城镇居民人均消费;数据可视化;主成分分析;聚类分析有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网:/datablog有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网:/datablog目录一、引言 (4)1.1研究背景及意义 (4)1.2研究方法及数据来源 (4)二、我国城镇居民人均消费支出现状分析 (5)2.1各地区城镇居民人均总消费支出 (5)2.2恩格尔系数分析 (6)三、城镇居民人均消费支出的统计建模分析 (8)3.1主成分分析 (8)3.1.1计算相关矩阵 (8)3.1.2计算相关矩阵的特征值和主成分负荷 (8)3.1.3确定主成分 (9)3.1.4主成分得分 (9)3.1.5计算主成分C1,C2的系数 (10)3.1.6各省、市、自治区的主成分得分排名 (10)3.1.7主成分作图 (12)3.2聚类分析 (13)3.2.1聚类分析结果分析 (13)四、结论及建议 (16)有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网:/datablog附录: (17)―、引言1.1研究背景及意义人均消费支出指居民用于满足家庭日常生活消费的全部支出,包括购买实物支出和服务性消费支出。
5.聚类分析

聚类分析目录一.系统聚类 (1)二.快速聚类(k均值聚类) (7)一.系统聚类R中,系统聚类的函数为hclust(),dist()函数用来计算距离矩阵,plot()函数可以画出系统聚类的谱系图,rect.hclust()函数用来给定类的个数或给定阈值来确定聚类的情况。
(1)dist()的使用方法:dist(x,method="euclidean",diag=F,upper=F,p=2)其中,x为数据矩阵或数据框。
method为计算方法,包括:euclidean(欧氏距离)、maximum (切比雪夫距离)、manhattan(绝对值距离)、nberra(兰氏距离)、minkoeski(明氏距离)。
diag为是否包含对角线元素。
upper为是否需要上三角。
p为明氏距离的幂次。
(2)hclust()的使用方法:hclust(d,method="ward.D",….)其中,d为距离矩阵。
method为系统聚类方法:single(最短距离法)、complete(最长距离法,缺省)、average(类平均法)、median(中间距离法)、centroid(重心法)、ward.D(ward 法)。
(3)plot()的使用方法:plot(x, labels = NULL, hang = 0.1,axes = TRUE, frame.plot = FALSE, ann = TRUE,main = "Cluster Dendrogram",sub = NULL, xlab = NULL, ylab = "Height", ...)其中,x是由hclust()函数生成的对象。
hang是表明谱系图中各类所在的位置,当hang取负值时,谱系图中的类从底部画起。
其他参数见帮助文档。
(4)rect.hclust()的使用方法:rect.hclust(tree, k = NULL, which = NULL, x = NULL, h = NULL,border = 2, cluster = NULL)其中,tree是由hclust()生成的结构。
【原创】r语言层次聚类案例附代码数据

####################################################################### ############ 聚类分析####################################################################### a=cbind(农业总产值 ,林业总产值, 牧业总产值, 渔业总产值, 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值, 农村居民家庭经营耕地面积)# ⭞↚⭞Ѡ⭞䠅㚐㊱rownames(a)=mydata$地区detach(mydata)hc1=hclust(dist(scale(a)),"ward.D2")cbind(hc1$merge,hc1$height)### [,1] [,2] [,3]## [1,] -22 -24 0.1562347## [2,] -2 -29 0.4954046## [3,] -12 -20 0.6158525## [4,] -4 1 0.7459837## [5,] -5 -7 0.8431761## [6,] -27 4 0.8502919## [7,] -28 -30 0.9238256## [8,] 2 7 0.9982795## [9,] -1 -9 1.0586066## [10,] -14 3 1.0996796## [11,] -16 -23 1.1292437## [12,] -25 10 1.2758523## [13,] -13 -19 1.4055256## [14,] -3 11 1.4555952## [15,] -21 6 1.6495578## [16,] -10 -17 1.7462669## [17,] 9 15 1.7988319## [18,] -18 12 1.8498860## [19,] -6 -11 1.9536216## [20,] -8 5 2.1881307## [21,] -15 16 2.5009589## [22,] -31 20 2.7312571## [23,] 13 18 3.0129164## [24,] 8 17 3.0616119## [25,] 19 23 3.2580779## [26,] 14 21 4.3774794## [27,] -26 22 5.2122229## [28,] 25 26 6.0403304## [29,] 24 27 8.3310723## [30,] 28 29 11.4082257plot(hc1,hang=-2,ylab="欧氏距离",main="ward ")cutree(hc1,3)## 北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏## 1 1 2 1 3 2 3 3 1 2## 浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西## 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2## 海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏## 1 1 2 1 2 3 1 1 1 1## 新疆## 3library(NbClust)# 加载包res<-NbClust(a, distance ="euclidean", min.nc=2, max.nc=8,method ="complete", index ="ch")res$All.index## 2 3 4 5 6 7 8## 22.4859 64.2952 95.0505 91.2070 112.2167 126.6607 125.0580res$Best.nc## Number_clusters Value_Index## 7.0000 126.6607res$Best.partition## 北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏## 1 2 2 3 4 5 5 4 6 1## 浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西## 5 1 1 3 2 1 3 3 3 1## 海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏## 1 1 1 1 2 7 1 2 5 5## 新疆## 4####################################################################### ############ 因子分析####################################################################### x=ascale(x,center=T,scale=T)## 农业总产值林业总产值牧业总产值渔业总产值## 北京 -1.22777296 -0.68966546 -1.0576108 -0.717868590## 天津 -1.20072019 -1.32628581 -1.1287831 -0.587405030## 河北 1.44015787 -0.40768816 1.2735925 -0.276307864## 山西 -0.60736290 -0.39313054 -0.8459665 -0.730089499## 内蒙 -0.31173176 -0.16449038 0.3536925 -0.682760278## 辽宁 0.02317599 0.21376291 1.0886323 0.905582647## 吉林 -0.31664133 -0.16033106 0.3705164 -0.661159286## 黑龙江 0.73000004 0.28496065 0.6928325 -0.543827843## 上海 -1.22304555 -1.24358878 -1.1769433 -0.598687930## 江苏 1.32304764 -0.14014613 0.5106958 2.558246143## 浙江 -0.25945707 0.37842297 -0.4799669 1.088655075## 安徽 0.32193142 1.20245730 0.3549653 0.277626262## 福建 -0.22816878 1.77681021 -0.5790521 1.668371030## 江西 -0.46544975 1.43990544 -0.1820088 0.139953438## 山东 2.22835882 -0.05133246 2.0610374 2.643122498## 河南 2.22683767 0.36264203 2.0166955 -0.521101240## 湖北 0.88705181 -0.13647615 0.6684891 0.925656025## 湖南 1.03609706 1.81987138 0.8945726 -0.002409428## 广东 0.65132842 1.36442604 0.3760463 1.697020485## 广西 0.19109441 1.64358969 0.2862654 0.136415807## 海南 -0.95958625 0.32594217 -0.9698633 -0.119446069## 重庆 -0.61246376 -0.82851329 -0.6191076 -0.632081027## 四川 1.13921636 0.49292656 2.0375425 -0.313747797## 贵州 -0.59146827 -0.69749477 -0.6664339 -0.677051827## 云南 -0.10569354 1.40222691 0.0524867 -0.583545796## 西藏 -1.33060989 -1.32909946 -1.1967954 -0.752065694## 陕西 0.01099770 -0.64550329 -0.4072439 -0.713500151## 甘肃 -0.48272891 -1.11489458 -0.9441448 -0.747831257## 青海 -1.27264229 -1.30451055 -1.0825979 -0.751154486## 宁夏 -1.16021392 -1.24089745 -1.1284759 -0.716850181## 新疆 0.14646191 -0.83389594 -0.5730687 -0.711758136## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 北京 -0.521919855 -0.69519658 ## 天津 -0.036498322 -0.33578982 ## 河北 0.004069841 -0.23262677 ## 山西 -0.824825602 -0.02962851 ## 内蒙 1.179852466 2.59936535## 辽宁 0.730243656 0.39633505## 吉林 0.724094855 1.89053536## 黑龙江 1.396721068 3.65096289## 上海 -1.404513394 -0.77506475 ## 江苏 -0.340308064 -0.44560856 ## 浙江 0.499884752 -0.68188522 ## 安徽 -0.279565363 -0.23262677 ## 福建 -0.618739413 -0.61865625 ## 江西 -0.805278639 -0.33911766 ## 山东 0.133404538 -0.31582278 ## 河南 -0.500048919 -0.32247846 ## 湖北 -0.721961668 -0.29252790 ## 湖南 -0.917381131 -0.45559208 ## 广东 -0.957062704 -0.68521306 ## 广西 -0.615649655 -0.40567447 ## 海南 -0.663204069 -0.58537785 ## 重庆 -0.570175555 -0.43229719 ## 四川 -0.420353046 -0.48221480 ## 贵州 -0.604823220 -0.46890344 ## 云南 0.118332502 -0.32913414 ## 西藏 3.590383141 -0.23262677 ## 陕西 -0.572497480 -0.35575687 ## 甘肃 0.165991341 0.04358397## 青海 0.415065901 -0.25259382 ## 宁夏 0.655330865 0.36638449## 新疆 1.761431173 1.05524743 ## attr(,"scaled:center")## 农业总产值林业总产值## 1514.206129 111.20612 9## 牧业总产值渔业总产值## 877.092581 280.83903 2## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 17865.076774 2.58903 2## attr(,"scaled:scale")## 农业总产值林业总产值## 1097.854553 81.74416 7## 牧业总产值渔业总产值## 683.552567 373.13101 0## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 9767.757883 3.00495 2cor(x)### 农业总产值林业总产值牧业总产值## 农业总产值 1.00000000 0.4304367 0.9148545 ## 林业总产值 0.43043666 1.0000000 0.4593615 ## 牧业总产值 0.91485445 0.4593615 1.0000000 ## 渔业总产值 0.51598365 0.4351225 0.4103977 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.16652881 -0.3495913 -0.1017802## 农村居民家庭经营耕地面积 0.04040478 -0.0961515 0.1426829## 渔业总产值## 农业总产值 0.5159836## 林业总产值 0.4351225## 牧业总产值 0.4103977## 渔业总产值 1.0000000## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.2131248## 农村居民家庭经营耕地面积 -0.2669966## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农业总产值 -0.1665288 ## 林业总产值 -0.3495913 ## 牧业总产值 -0.1017802 ## 渔业总产值 -0.2131248 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 1.0000000 ## 农村居民家庭经营耕地面积 0.5316341 ## 农村居民家庭经营耕地面积## 农业总产值 0.04040478## 林业总产值 -0.09615150## 牧业总产值 0.14268286## 渔业总产值 -0.26699659## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 0.53163410## 农村居民家庭经营耕地面积 1.00000000FA=factanal(x,3,scores="regression")FA#### Call:## factanal(x = x, factors = 3, scores = "regression")#### Uniquenesses:## 农业总产值林业总产值## 0.134 0.64 9## 牧业总产值渔业总产值## 0.005 0.00 5## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 0.005 0.61 0#### Loadings:## Factor1 Factor2 Factor3## 农业总产值 0.902 0.231## 林业总产值 0.460 -0.274 0.253## 牧业总产值 0.989 0.100## 渔业总产值 0.335 -0.172 0.924## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.185 0.980## 农村居民家庭经营耕地面积 0.120 0.569 -0.227#### Factor1 Factor2 Factor3## SS loadings 2.164 1.396 1.032## Proportion Var 0.361 0.233 0.172## Cumulative Var 0.361 0.593 0.765#### The degrees of freedom for the model is 0 and the fit was 0.0338A=FA$loadings#D=diag(FA$uniquenesses)#cancha=cor(x)-A%*%t(A)-Dsum(cancha^2)## [1] 0.01188033FA$scores## Factor1 Factor2 Factor3## 北京 -0.9595745 -0.700059511 -0.55760316## 天津 -1.0947804 -0.236528598 -0.28377148## 河北 1.3398849 0.269241913 -0.72734450## 山西 -0.6949304 -0.952525400 -0.71168863## 内蒙 0.3022926 1.274620864 -0.61477840## 辽宁 0.9086974 0.898645857 0.80686141## 吉林 0.3617131 0.823049845 -0.69568729## 黑龙江 0.6377695 1.558056539 -0.53064438## 上海 -1.0020542 -1.600313046 -0.58279912## 江苏 0.2978404 -0.338175607 2.58332275## 浙江 -0.6586307 0.351125849 1.47562686## 安徽 0.3633716 -0.220261996 0.12915299## 福建 -0.7017677 -0.799773443 1.90201088## 江西 -0.1252221 -0.843258690 0.03964935## 山东 1.8098550 0.433178408 2.27098864## 河南 2.1841524 -0.072629248 -1.35570609## 湖北 0.6625677 -0.618906179 0.64211420## 湖南 1.0200226 -0.733225411 -0.50075826## 广东 0.3057090 -0.945233885 1.54225085## 广西 0.3420343 -0.562216144 -0.07785160## 海南 -0.9131785 -0.847172077 0.04381513## 重庆 -0.5087268 -0.661768675 -0.62025496## 四川 2.1397385 -0.003827953 -1.11031362## 贵州 -0.5463126 -0.703696201 -0.66210885## 云南 0.1044516 0.146947680 -0.63418799## 西藏 -1.5214222 3.342858193 0.36144124## 陕西 -0.2687306 -0.616728372 -0.78286620## 甘肃 -0.8904189 0.010720625 -0.48059064## 青海 -1.0791206 0.225711752 -0.37974261## 宁夏 -1.1481591 0.456190239 -0.27546552## 新疆 -0.6670714 1.665952673 -0.21307102FA=factanal(x,3,scores="regression")#FA#### Call:## factanal(x = x, factors = 3, scores = "regression")#### Uniquenesses:## 农业总产值林业总产值## 0.134 0.64 9## 牧业总产值渔业总产值## 0.005 0.00 5## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 0.005 0.61 0#### Loadings:## Factor1 Factor2 Factor3## 农业总产值 0.902 0.231## 林业总产值 0.460 -0.274 0.253## 牧业总产值 0.989 0.100## 渔业总产值 0.335 -0.172 0.924## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.185 0.980## 农村居民家庭经营耕地面积 0.120 0.569 -0.227#### Factor1 Factor2 Factor3## SS loadings 2.164 1.396 1.032## Proportion Var 0.361 0.233 0.172## Cumulative Var 0.361 0.593 0.765#### The degrees of freedom for the model is 0 and the fit was 0.0338 biplot(FA$scores,FA$loadings)######################################################################## ########## 主成分分析####################################################################### # mydata<-read.csv("cosume.csv",header=TRUE)x=aPCA=princomp(x)# 分分析summary(PCA)## Importance of components:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4## Standard deviation 9611.2440729 1.248877e+03 3.201426e+02 2.211289e+02## Proportion of Variance 0.9817713 1.657641e-02 1.089277e-03 5.1968 75e-04## Cumulative Proportion 0.9817713 9.983477e-01 9.994370e-01 9.9995 67e-01## Comp.5 Comp.6## Standard deviation 6.377898e+01 2.299907e+00## Proportion of Variance 4.323210e-05 5.621753e-08## Cumulative Proportion 9.999999e-01 1.000000e+00plot(PCA)screeplot(PCA,type="lines")# ⻄⭞ഴPCA$loadings##### Loadings:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp. 5## 农业总产值 0.847 0.529 ## 林业总产值 -0.994 ## 牧业总产值 0.510 0.340 -0.786 ## 渔业总产值 0.147 -0.939 -0.304 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 1.000 ## 农村居民家庭经营耕地面积## Comp.6## 农业总产值## 林业总产值## 牧业总产值## 渔业总产值## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农村居民家庭经营耕地面积 1.000#### Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6## SS loadings 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000## Proportion Var 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167## Cumulative Var 0.167 0.333 0.500 0.667 0.833 1.000diag(1/sqrt(diag(cor(x))))%*%eigen(cor(x))$vectors%*%diag(sqrt(eigen(co r(x))$values))# ⭞⭞䠅фѱᡆ分的⭞ީ⭞䱫## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 0.8748914 0.33002393 -0.05962134 -0.2919961 0.03333473## [2,] 0.7199843 -0.09695761 0.39747812 0.5280225 0.18691501## [3,] 0.8358325 0.42778470 0.06215717 -0.2657004 0.10009450## [4,] 0.7239860 -0.13749802 -0.54651176 0.3113087 -0.24595467## [5,] -0.4283184 0.72257821 -0.37626680 0.2240839 0.32017966## [6,] -0.1942551 0.86197649 0.26492953 0.1648656 -0.34904716## [,6]## [1,] 0.189001599## [2,] 0.022088666## [3,] -0.184133750## [4,] -0.029268951## [5,] 0.010900009## [6,] 0.007698218print(-loadings(PCA),cutoff=0.001)#### Loadings:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp. 5## 农业总产值 0.019 -0.847 0.041 -0.529 0.027 ## 林业总产值 0.003 -0.026 0.036 0.096 0.994 ## 牧业总产值 0.007 -0.510 -0.340 0.786 -0.077 ## 渔业总产值 0.008 -0.147 0.939 0.304 -0.068 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -1.000 -0.021 0.006 -0.002 0.002 ## 农村居民家庭经营耕地面积 -0.003 0.003 ## Comp.6## 农业总产值## 林业总产值 0.003## 牧业总产值 0.001## 渔业总产值 -0.002## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农村居民家庭经营耕地面积 -1.000#### Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6## SS loadings 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000## Proportion Var 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167## Cumulative Var 0.167 0.333 0.500 0.667 0.833 1.000####################################################################### ##### 条形图####################################################################### country<-mydata$地区percent<-mydata$农业总产值d<-data.frame(country,percent)# png("d:\\test2.png",width=2048,height=2048)f<-function(name,value) {xsize=200plot(0, 0,xlab="",ylab="",axes=FALSE,xlim=c(-xsize,xsize),ylim=c(-xsize,xsize))for(i in 1:length(name)){info =name[i]percent =value[i]k =(1:(360*percent/100)*10)/10r=xsize*(length(name)-i+1)/length(name)#print(r)x=r*sin(k/180*pi)y=r*cos(k/180*pi)text(-18,r,info,pos=2,cex=0.7)text(-9,r,paste(percent,"%"),cex=0.7)lines(x,y,col="red")}}f(country,percent)####################################################################### ###### 柱状图####################################################################### library(RColorBrewer)pv<-percentid<-countrycol<-c(brewer.pal(9, "YlOrRd")[1:9],brewer.pal(9, "Blues")[1:9]) barplot(pv,col=col,horiz =TRUE,xlim=c(-8000.00,5000))title(main=list("农业总产值",cex=2),sub="",ylab="地区")text(y=seq(from=0.7,length.out=31,by=1.2),x=-450.00,labels=id)legend("topleft",legend=rev(id),pch=10,col=rev(col),ncol=2)。
R语言中不同类型的聚类方法比较

R语言中不同类型的聚类方法比较原文链接:聚类方法用于识别从营销,生物医学和地理空间等领域收集的多变量数据集中的相似对象。
它们是不同类型的聚类方法,包括:•划分方法•分层聚类•模糊聚类•基于密度的聚类•基于模型的聚类数据准备•演示数据集:名为USArrest的内置R数据集•删除丢失的数据•缩放变量以使它们具有可比性# Load and prepare the data my_data <- USArrests %>% na.omit()%>%# Remove missing values (NA) scale()# Scale variables# View the firt 3 rows head(my_data, n =3)## Murder Assault UrbanPop Rape ## Alabama 1.2426 0.783 -0.521 -0.00342 ## Alaska 0.5079 1.107 -1.212 2.48420 ## Arizona 0.0716 1.479 0.999 1.04288距离•get_dist():用于计算数据矩阵的行之间的距离矩阵。
与标准dist()功能相比,它支持基于相关的距离测量,包括“皮尔逊”,“肯德尔”和“斯皮尔曼”方法。
•fviz_dist():用于可视化距离矩阵res.dist <- get_dist(U gradient = list(low ="#00AFBB", mid ="white", high ="#FC4E07"))划分聚类、算法是将数据集细分为一组k个组的聚类技术,其中k是分析人员预先指定的组的数量。
k-means聚类的替代方案是K-medoids聚类或PAM (Partitioning Around Medoids,Kaufman和Rousseeuw,1990),与k-means相比,它对异常值不太敏感。
r语言单细胞聚类计算ari

r语言单细胞聚类计算ari在R语言中,可以使用Seurat包进行单细胞聚类并计算Adjusted Rand Index (ARI)。
以下是一个简单的示例:首先,安装和加载Seurat包:```r("Seurat")library(Seurat)```然后,加载数据:```r假设你的数据存在一个名为"data"的矩阵中,每一行代表一个细胞,每一列代表一个基因。
细胞特征信息(如批次、组织类型等)存储在名为"metadata"的向量中。
data <- ... 加载你的数据metadata <- ... 加载你的细胞特征信息接下来,对数据进行质控和标准化:```r创建一个Seurat对象seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = data, = 3)添加批次效应和RNA降解指数等质量控制特征seurat_obj <- AddMetaData(seurat_obj, rownames(data), columnnames(data), metadata)选择用于聚类的基因,这里选择前1000个基因seurat_obj <- ScaleData(seurat_obj, = 10000)seurat_obj <- NormalizeData(seurat_obj)seurat_obj <- FindVariableFeatures(seurat_obj, = "vst") seurat_obj <- RunPCA(seurat_obj, features = VariableFeatures(seurat_obj))seurat_obj <- ScaleData(seurat_obj)```然后,进行聚类:```r进行聚类,这里使用K=5作为聚类数量作为示例,你可以根据实际需要进行调整。
多元统计分析——基于R 语言 PPT课件-聚类分析

(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
✓有序样品的聚类:n个样品按某种原因(时间、地层深度等)排成次序,必须是
次序相邻的样品才能聚成一类。
✓分解法:首先所有的样品均在一类,然后用某种最优准则将它分为两类,再试
图用同种准则将这两类各自分裂为两类,从中选一个使目标函数较好者,这样
由两类变成三类,如此下去,一直分裂到每类只有一个样品为止(或采用其他停
1. 可能的分类数目
′
对于有序样品,n个样品分成k类的一切可能的分法有: , =
−
−
2. 最优分割法(又称Fisher算法)
(1)定义类的直径
设某一类 是{ , +1 , … , }( > ),均值为ഥ
,ഥ
=
σ= 。
−+
(2)定义目标函数
= ≤≤ { − , − + , }
当我们要分k类时,首先找 使上式达到最小,即
(2)最长距离法: , = max{ | ∈ , ∈ },表示类 与类 最邻近的两个样本距
离。
定义
(3)类平均法: , =
σ∈ σ∈
,表示类 与类 任两个样品距离的平均。
(4)重心法: , = ഥpഥ ,表示两个重心ഥ
R语言-聚类分析 PPT课件

年龄 收入 家庭人口数
甲
30
3000
1
乙
40
3200
3
d (30 40)2 (3000 3200)2 (1 3)2
(2) 标准化的欧氏距离
设原始数据为
x11 x12 x1p
x21
x22
x2
p
xn1
xn2
xnp
dij
S11
xn1
x1
S11
x12 x2
x1 p
xp
S22
S pp
x22 x2
x2
p
xp
S22
S pp
xn2 x2
xnp
xp
S22
S pp
(3)马氏距离
马氏距离是由印度著名统计学家马哈拉诺比斯 (MAHALANOBIS)所定义的一种距离,其计算公式为:
1
dij
xi1
关于聚类:聚类应用领域
• 仓储管理:对不同类的商品在入库过程中进行聚类储存
• 营销: 发现客户集群并进行直销和重组 • 天文: 发现相似恒星群以及星系群
• 地震研究: 观测到的地震震源应聚集在大陆断层带
• 基因分析: 发现具有相似表达式的基因群 •…
关于聚类:探索性的分析方法
• 作为一种探索性技术,EVERITT (1993)评价到:“聚类方法 基本上是用于产生一些假设而不是检验假设”。
k p
q r
例 最短距离法
设抽取5个样品,每个样品观察2个指标 ,
x1 :您每月大约喝多少瓶啤酒, x2 :您对“饮酒是人生的快乐”这句话的看法如
何?观察数据如下,对这5个样品分类。
利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图PublicLibraryofBioinf。。。

利⽤R 语⾔heatmap.2函数进⾏聚类并画热图PublicLibraryofBioinf 。
收 藏数据聚类然后展⽰聚类热图是⽣物信息中组学数据分析的常⽤⽅法,在R 语⾔中有很多函数可以实现,譬如heatmap,kmeans 等,除此外还有⼀个⽤得⽐较多的就是heatmap.2。
最近在⽹上看到⼀个笔记⽂章关于《⼀步⼀步学heatmap.2函数》,在此与⼤家分享。
由于原作者不详,暂未标记来源,请原作者前来认领哦,O(∩_∩)O 哈哈~数据如下:X 就是⼀个矩阵,⾥⾯是我们需要画热图的数据。
Rc 是⼀个调⾊板,有32个颜⾊,渐进的Cc 也是⼀个调⾊板,有11个颜⾊,也是渐进的⾸先画⼀个默认的图:然后可以把聚类数可以去掉:就是控制这个dendrogram 参数12345library(gplots)data(mtcars)x <- as.matrix(mtcars)rc <- rainbow(nrow(x), start=0, end=.3)cc <- rainbow(ncol(x), start=0, end=.3)1heatmap.2(x)1heatmap.2(x, dendrogram="none")然后我们控制⼀下聚类树下⾯还是在调控聚类树,但是我没看懂跟上⾯的参数有啥⼦区别!接下来我们可以调控⾏列向量的label 的字体⼤⼩⽅向⾸先我们调控列向量,也就是x 轴的label12heatmap.2(x, dendrogram="row") # 只显⽰⾏向量的聚类情况heatmap.2(x, dendrogram="col") #只显⽰列向量的聚类情况1234heatmap.2(x, keysize=2) ## default - dendrogram plotted and reordering done.heatmap.2(x, Rowv=FALSE, dendrogram="both") ## generate warning!heatmap.2(x, Rowv=NULL, dendrogram="both") ## generate warning!heatmap.2(x, Colv=FALSE, dendrogram="both") ## generate warning!123456789heatmap.2(x, srtCol=NULL)heatmap.2(x, srtCol=0, adjCol = c(0.5,1) )heatmap.2(x, srtCol=45, adjCol = c(1,1) )heatmap.2(x, srtCol=135, adjCol = c(1,0) )heatmap.2(x, srtCol=180, adjCol = c(0.5,0) )heatmap.2(x, srtCol=225, adjCol = c(0,0) ) ## not very usefulheatmap.2(x, srtCol=270, adjCol = c(0,0.5) )heatmap.2(x, srtCol=315, adjCol = c(0,1) )heatmap.2(x, srtCol=360, adjCol = c(0.5,1) )然后我们调控⼀下⾏向量,也就是y 轴的label设置 offsetRow/offsetCol 可以把label 跟热图隔开!123heatmap.2(x, srtRow=45, adjRow=c(0, 1) )heatmap.2(x, srtRow=45, adjRow=c(0, 1), srtCol=45, adjCol=c(1,1) )heatmap.2(x, srtRow=45, adjRow=c(0, 1), srtCol=270, adjCol=c(0,0.5) )123456789## Show effect of offsetRow/offsetCol (only works when srtRow/srtCol is ## not also present) heatmap.2(x, offsetRow=0, offsetCol=0)heatmap.2(x, offsetRow=1, offsetCol=1)heatmap.2(x, offsetRow=2, offsetCol=2)heatmap.2(x, offsetRow=-1, offsetCol=-1)heatmap.2(x, srtRow=0, srtCol=90, offsetRow=0, offsetCol=0)heatmap.2(x, srtRow=0, srtCol=90, offsetRow=1, offsetCol=1)heatmap.2(x, srtRow=0, srtCol=90, offsetRow=2, offsetCol=2)heatmap.2(x, srtRow=0, srtCol=90, offsetRow=-1, offsetCol=-1)hv是⼀个热图对象12## Show effect of z-score scaling within columns, blue-red color scalehv <- heatmap.2(x, col=bluered, scale="column", tracecol="#303030")12> names(hv) # 可以看到hv 对象⾥⾯有很多⼦对象> "rowInd" "colInd" "call" "colMeans" "colSDs" "carpet" "rowDendrogram" "colDendrogram" "breaks""col" "vline" "colorTable" ## Show the mapping of z-score values to color bins hv$colorTable 12## Extract the range associated with white 我们得到了热图的颜⾊的数值映射矩阵,接下来就可以进⾏⼀系列的操作~hv$colorTable[hv$colorTable[,"color"]=="#FFFFFF",]⾸先得到了⽩⾊所对应的数值区间!然后还可以通过⼀下命令,直接求出属于⽩⾊区间的那些数值。
R语言层次聚类分析

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。
除了这个基本示例之外,还可以使用不同的参数和选项来进一步定制层次聚类分析。
聚类分析例子

案例数据源:有20种12盎司啤酒成分和价格的数据,变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。
【一】问题一:选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类”1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类2、先确定用相似性来测度,度量标准选用pearson系数,聚类方法选最远元素,将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。
若果有某两个变量的相关系数接近1或-1,说明两个变量可互相替代。
3、只输出“树状图”就可以了,从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903,最大,二者选其一即可,没有必要都作为聚类变量,导致成本增加。
至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量,可以根据专业知识或测定的难易程度决定。
(与因子分析不同,是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。
)这里选用酒精含量,至此,确定出用于聚类的变量为:酒精含量,钠含量,价格。
【二】问题二:20中啤酒能分为几类?——采用“Q型聚类”1、现在开始对20中啤酒进行聚类。
开始不确定应该分为几类,暂时用一个3-5类范围来试探,这一回用欧式距离平方进行测度。
2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。
最终是分为4类还是3类,这是个复杂的过程,需要专业知识和最初的目的来识别。
我这里试着确定分为4类。
选择“保存”,则在数据区域内会自动生成聚类结果。
【三】问题三:用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么,有用么?——采用“单因素方差分析”1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外,还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献,如果有个别变量对分类没有作用的话,应该剔除。
2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。
注意此时,因子变量选择聚为4类的结果,而将三个聚类变量作为因变量处理。
方差分析结果显示,三个聚类变量sig值均极显著,我们用于分类的3个变量对分类有作用,可以使用,作为聚类变量是比较合理的。
【四】问题四:聚类结果的解释?——采用”均值比较描述统计“1、聚类分析最后一步,也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释,描述各类的特征,即各类别特征描述。
【原创】R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归数据分析报告论文(附代码数据) (1)

咨询QQ:3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网:/datablogR语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归数据分析报告通过对用电负荷的消费者进行聚类,我们可以提取典型的负荷曲线,提高后续用电量预测的准确性,检测异常或监控整个智能电网(Laurinec等人(2016),Laurinec和Lucká(2016))。
第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
首先,让我们加载所需的包。
library(TSrepr)library(ggplot2)library(data.table)library(cluster)library(clusterCrit)data("elec_load")dim(elec_load)## [1] 50 672有50个长度为672的时间序列(消费者),长度为2周的耗电量的时间序列。
这些测量来自智能电表。
咨询QQ:3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网:/datablog维数太高,并且会发生维数的诅咒。
因此,我们必须以某种方式降低维度。
最好的方法之一是使用时间序列表示,以减少维数,减少噪声并提取时间序列的主要特征。
对于用电的两个季节性时间序列(每日和每周季节性),基于模型的表示方法似乎具有提取典型用电量的最佳能力。
让我们使用一种基于模型的基本表示方法- 平均季节性。
在此还有一个非常重要的注意事项,对时间序列进行归一化是对时间序列进行每次聚类或分类之前的必要步骤。
我们想要提取典型的消耗曲线,而不是根据消耗量进行聚类。
data_seasprof<-repr_matrix(elec_load,func=repr_seas_profile,args=list(freq=48,func=mean),normalise=TRUE,func_norm=norm_z)dim(data_seasprof)## [1] 50 48我们可以看到,维数上已大大降低。
R语言版应用多元统计分析对应分析

R语言版应用多元统计分析对应分析多元统计分析是指在多个自变量或因变量的条件下,对它们之间的关系进行分析和解释的一种统计方法。
多元统计分析可以帮助我们理解变量之间的关系,并且可以用来预测未来的趋势。
R语言是一种功能强大的开源数据分析工具,可以进行各种多元统计分析。
在本文中,我们将介绍R语言中常用的多元统计分析方法,包括主成分分析、聚类分析、判别分析和回归分析。
```Rdata(iris)```聚类分析是一种将数据分组为相似的观测值的方法。
它可以帮助我们发现数据中的聚类模式。
常用的聚类分析方法包括层次聚类和k均值聚类。
在R语言中,可以使用hclust函数进行层次聚类分析,使用kmeans函数进行k均值聚类分析。
例如,以下代码将对iris数据集进行k均值聚类分析,并将其分为3个聚类:```Riris.cluster <- kmeans(iris[, 1:4], centers = 3)```判别分析是一种预测分类变量的方法。
它可以帮助我们根据多个连续变量预测离散分类变量的概率。
常用的判别分析方法包括线性判别分析和二次判别分析。
在R语言中,可以使用lda函数进行线性判别分析,使用qda函数进行二次判别分析。
例如,以下代码将对iris数据集进行线性判别分析,并进行分类预测:```Rlibrary(MASS)iris.lda <- lda(Species ~ ., data = iris)iris.pred <- predict(iris.lda, newdata = iris)$class```回归分析是一种用于研究因变量和一个或多个自变量之间关系的方法。
它可以帮助我们预测因变量的值,并对自变量的重要性进行评估。
常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归和多元回归。
在R语言中,可以使用lm函数进行线性回归分析,使用glm函数进行逻辑回归分析。
例如,以下代码将对iris数据集进行线性回归分析:```Riris.lm <- lm(Sepal.Width ~ Sepal.Length + Petal.Length + Petal.Width, data = iris)summary(iris.lm)```除了上述提到的多元统计方法,R语言还提供了许多其他的多元分析方法,如典型相关分析、结构方程模型和多元方差分析等。
R数据分析——方法与案例详解

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、支持向量机、神经网络等。
R中的caret包提供了一套方便的函数集,用于模型选择、训练和评估。
四、数据挖掘数据挖掘是指从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
R提供了多种数据挖掘方法和函数,能够进行聚类、关联规则挖掘和时间序列分析等。
常见的数据挖掘方法包括k-means聚类、Apriori关联规则挖掘、ARIMA时间序列分析等。
第7章聚类分析例题,R程序,用数据框形式输入数据

# 用数据框形式输入数据x=data.frame(x1=c(2959.19, 2459.77, 1495.63, 1046.33, 1303.97, 1730.84, 1561.86, 1410.11, 3712.31, 2207.58, 2629.16, 1844.78,2709.46, 1563.78, 1675.75, 1427.65, 1783.43, 1942.23,3055.17, 2033.87, 2057.86, 2303.29, 1974.28, 1673.82,2194.25, 2546.61, 1472.95, 1525.57, 1654.69, 1375.46,1608.82),x2=c(730.79, 495.47, 515.90, 477.77, 524.29, 553.90, 492.42, 510.71, 550.74, 449.37, 557.32, 430.29, 428.11,303.65,613.32, 431.79, 511.88, 512.27, 353.23, 300.82, 186.44,589.99, 507.76, 437.75, 537.01, 839.70, 390.89, 472.98,437.77, 480.99, 536.05),x3=c(749.41, 697.33, 362.37, 290.15, 254.83, 246.91, 200.49, 211.88, 893.37, 572.40, 689.73, 271.28, 334.12, 233.81,550.71, 288.55, 282.84, 401.39, 564.56, 338.65, 202.72,516.21, 344.79, 461.61, 369.07, 204.44, 447.95, 328.90,258.78, 273.84, 432.46),x4=c(513.34, 302.87, 285.32, 208.57, 192.17, 279.81, 218.36, 277.11, 346.93, 211.92, 435.69, 126.33, 160.77, 107.90,219.79, 208.14, 201.01, 206.06, 356.27, 157.78, 171.79,236.55, 203.21, 153.32, 249.54, 209.11, 259.51, 219.86,303.00, 317.32, 235.82),x5=c(467.87, 284.19, 272.95, 201.50, 249.81, 239.18, 220.69, 224.65, 527.00, 302.09, 514.66, 250.56, 405.14, 209.70,272.59, 217.00, 237.60, 321.29, 811.88, 329.06, 329.65,403.92, 240.24, 254.66, 290.84, 379.30, 230.61, 206.65,244.93, 251.08, 250.28),x6=c(1411.82, 735.97, 540.58, 414.72, 463.09, 445.20, 459.62, 376.82, 1034.98, 585.23, 795.87, 513.18, 461.67, 393.99, 599.43, 337.76, 617.74, 697.22, 873.06, 621.74, 477.17,730.05, 575.10, 445.59, 561.91, 371.04, 490.90, 449.69,479.53, 424.75, 541.30),x7=c(478.42, 570.84, 364.91, 281.84, 287.87, 330.24, 360.48, 317.61, 720.33, 429.77, 575.76, 314.00, 535.13, 509.39,371.62, 421.31, 523.52, 492.60, 1082.82, 587.02, 312.93, 438.41, 430.36, 346.11, 407.70, 269.59, 469.10, 249.66,288.56, 228.73, 344.85),x8=c(457.64, 305.08, 188.63, 212.10, 192.96, 163.86, 147.76, 152.85, 462.03, 252.54, 323.36, 151.39, 232.29,160.12,211.84, 165.32, 182.52, 226.45, 420.81, 218.27, 279.19,225.80,223.46, 191.48, 330.95, 389.33, 191.34, 228.19,236.51, 195.93, 214.40),s=c("北京", "天津", "河北", "山西", "内蒙古","辽宁", "吉林", "黑龙江", "上海", "江苏", "浙江","安徽", "福建", "江西", "山东", "河南", "湖北","湖南","广东","广西","海南","重庆","四川","贵州", "云南","西藏","陕西","甘肃","青海","宁夏","新疆"))# 生成距离结构,作系统聚类d=dist(scale(x))hc1=hclust(d)hc2=hclust(d, "average")hc3=hclust(d, "centroid")hc4=hclust(d, "ward")# 绘出谱系图和聚类情况(最长距离法和类平均法)opar=par(mfrow=c(2,1),mar=c(5.2, 4,0,0))plclust(hc1,hang=-1);re1=rect.hclust(hc1,k=5,border="red") plclust(hc2,hang=-1);re2=rect.hclust(hc2,k=5,border="red")par(opar)。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
应用统计分析—— R软件实现
向量
1. 向量的赋值(一维数组, 下标从1开始) a=c(d1,d2,d3,…)
间隔为1的等差序列: a:b
指定间隔的等差序列: seq(from,to,by)
seq(length, from, by)
重复序列:
rep(vec, times)
练才可以进入。
应用统计分析—— R软件实现
R软件:免费的,志愿者管理的软件。
编程方便,语言灵活,图形功能强大
有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软件包。 也可以自己加入自己算法的软件包.
这是发展最快的软件,受到世界上统计师生的欢迎。 是用户量增加最快的统计软件。
对于一般非统计工作者来说,主要问题是它没有 “傻瓜化”。
# 取出a中小于3的元素
a[6]=12
a=a[-c(1,3,5)] #去掉第1、3、5元素.
应用统计分析—— R软件实现
3.向量的长度 length(a)
应用统计分析—— R软件实现
矩阵(二维数组)
matrix(data=NA, nrow=1, ncol=1, byrow=FALSE)
注意:默认是按列放置元素
x=1; if(x>0) {a=10;b=10} else {a=20; b=20;}
应用统计分析—— R软件实现
2. 循环结构 for (name in express) expr; while(condition) expr; repeat {exprs; if(达到中止条件) break }
应用统计分析—— R软件实现
1.矩阵的元素访问
x=matrix(rnorm(24),4,6)
x[2,1]
#第[2,1]元素
x[c(2,1),]
#第2和第1行
x[,c(1,3)]
#第1和第3列
x[x[,1]>0,1]
#第1列大于0的元素
x[,-c(1,3)]
#没有第1、3列的x
x[-2,-c(1,3)]
header表示第一行是否有变量名,sep表示数据分 割的字符
D1=read.table(“e:\\test1.txt”,header=TRUE)
D2=read.table(“clipboard”) #从剪贴板中获得文
本数据
应用统计分析—— R软件实现
2. 计算的数据保存成文本文件或CSV文本文件 write.table(data, file=“”) #纯文本格式
统计量 数据中心化与标准化 和分布有关 数据的图形表示 统计图形
应用统计分析—— R软件实现
统计量
sum(),max(),min()
mean() #平均值
median() #中位数
var()
#方差
sd()
#标准差
cov() #协方差阵,参数为矩阵或数据框 cor() #相关系数,参数为矩阵或数据框
应用统计分析—— R软件实现
自定义函数
fun<-function(arg1,arg2,…) { 注意:最后一句表达式的值为返回值
}
myfun=function(k ) { sum=0; for(i in 1:k) sum=sum+i^i sum
}
应用统计分析—— R软件实现
二. 数据描述性统计
例如:
A=matrix(1:6, nrow=3)
B=matrix(10:15,nrow=3)
C=c(100,200)
则: A+B
A*B
A+C
11 17 13 19 15 21
10 52 22 70 36 90
101 204 202 105 103 206
应用统计分析—— R软件实现
A %*% B
#乘法
stu=list(age=10, name=“Tom”, interests=c(“swimming”,”drawing”))
stu[[2]] stu$name stu$name=“john”
names(stu)
#得到所有的对象名
应用统计分析—— R软件实现
2. 数据框是R的一种数据结构,以矩阵形式保存数据 各列类型可以不同,每列为一变量,每行为样品 各列长度相等 data.frame( )
c=1:12; a=matrix(c, nrow=2,ncol=6) dim(c)=c(3,4)
b=as.vector(c)
A=diag(c(1,4,5)) #以向量为对角元生成对角矩阵
a=diag(A)
#获取矩阵的对角元
应用统计分析—— R软件实现
3. 矩阵运算 +,-,*,/ 分别是矩阵内部元素的四则运算 向量矩阵间:向量按列匹配与矩阵运算
1 R软件的使用 2 数据描述性统计 3 回归分析 4 判别分析 5 聚类分析 6 主成分分析 7 因子分析
应用统计分析—— R软件实现
一. R软件的使用
基本语法 向量 矩阵 list与data.frame 读写数据文件 控制语句与自定义函数
应用统计分析—— R软件实现
基本语法
应用统计分析—— R软件实现
Minitab:这个软件是很方便的功能强大而又齐全的 软件,也已经“傻瓜化”,在我国用的不如SPSS 与SAS那么普遍。
Eviews:这是一个主要处理回归和时间序列的软件。
GAUSS:这是一个很好用的统计软件,许多搞经 济的喜欢它。主要也是编程功能强大。目前在我国 使用的人不多。
rnorm(n, mean = 0, sd = 1) #计算n个正态分布的随机数
#没有第2行、第1、3列的x.
应用统计分析—— R软件实现
2. 矩阵的维数问题
dim(A)
#获得维数,返回向量
nrow(A) ,ncol(A) #获得行数和列数
rownames(A), colnames(A) #访问各维名称
应用统计分析—— R软件实现
3. 向量和数组/矩阵的转化: 只要定义向量的维数即可 实现向量和数组转化
2.向量的下标运算
a=1:5 (b=1:5) a[2]
a[c(2,4)]=c(4,8)
a[-5]
#同上,只不过显示出来 #取出a中第二个元素 #修改a中第2、4个元素分别为4、8 #扣除第5个元素取出来
a<3
#判断a中元素是否小于3
[1] TRUE TRUE FALSE FALSE 符: +,-,*,/,^(乘方),%% (模), %/% (整除)
4.常用的数学函数有:abs , sign , log , log2, log10 , sqrt , exp , sin , cos , tan , acos , asin, atan , cosh , sinh, tanh
stu=data.frame(name=c('Tom', 'Rose'), age=c(30,32))
names(stu) colnames(stu) rownames(stu)
attach(x)
#得到所有的变量名 #列名,同上
#得到行名
#把数据框中的变量链接到内存中
x=data.frame(matrix(1:6,nrow=2)) #矩阵转化为数据框
应用统计分析—— R软件实现
数据中心化与标准化
xij
xij
xj s jj
,i
1,
, n; j 1,
,p
scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)
应用统计分析—— R软件实现
和分布相关
dnorm(x, mean = 0, sd = 1) #计算正态分布的密度函数 pnorm(p, mean = 0, sd = 1) #计算正态分布的分布函数 qnorm(q, mean = 0, sd = 1) #计算正态分布的分位数
1. 变量使用即定义: 变量名区分大小写, 也可用中文命名 变量赋值可采用4种形式:=,<-, ->, assign() 变量类型自动由变量赋值确定。
2.注释符号 #
语句连接符 ;
a=10; b<-20; 30->c ; assign(“d”,40) 中国=“中华人民共和国” #生成字符串变量
应用统计分析—— R软件实现
MATLAB:这也是应用于各个领域的以编程为主的 软件,在工程上应用广泛。但是统计方法不多。
应用统计分析—— R软件实现
R的历史
S语言在1980年代后期在AT&T实验室开发.
R 项目由Auckland 大学统计系的Robert Gentleman和Ross Ihaka于1995年开始的.
应用统计分析—— R软件实现
x=data.frame(id=101:120,score=round(rnorm(20,7 0,10))) #取出前两行数据 x[1:2,] #选出score<60的数据 x[x[[2]]<60,]
应用统计分析—— R软件实现
读写数据文件
1. 读表格形式文本文件 read.table(file, header=FALSE,sep=“ “,…)
它很快得到广泛用户的欢迎. 目前它是由R核心发展 团队维持;它是一个由志愿者组成的工作努力的国际 团队
应用统计分析—— R软件实现
下载R软件
学习网站 /pages/newhtm/r/schtml/
应用统计分析—— R软件实现
A=matrix(1:10, 2,5) B=matrix(1:10,2,5,byrow=TRUE) #按行放置元素