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rstuDio怎么聚类分析

用画图式比较容易 graphs->legacy dialogs->scatter/dot simple scatter define 变量、自变量放入相应框ok散点图 双击散点图点击任何点全部点选进入chart editor窗口菜单elements->fit lines at total新框properties线性归直线现选项卡fit linelinearapply(缺省虚用点)close再关闭chart editor窗口功

运用聚类分析法主要做好分析表达数据: 1、通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化,然后成对比较线性协方差. 2、通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类,例如用简单的层级聚类(hierarchical clustering)方法.这种聚类

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

#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)

1、常规聚类过程: 一、首先用dist()函数计算变量间距离 dist.r = dist(data, method=” “) 其中method包括6种方法,表示不同的距离测度:”euclidean”, “maximum”, “manhattan”, “canberra”, “binary” or “minkowski”.相应的意义自行查找. 二、再用hclust()进行聚类

R型聚类是对变量(Variables)聚类分析,可以实现变量减少的方式,达到降维的目的.与Q型聚类有不同的效果.

1.聚类分析的特点 聚类分析(cluster analysis)是根据事物本身的特性研究个体的一种方法,目的在于将相似的事物归类.它的原则是同一类中的个体有较大的相似性,不同类的个体差异性很大.这种方法有三个特征:适用于没有先验知识的分类.

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

本文重点是展示如何用Matlab来进行聚类分析.如果有需要解答的问题请留言,笔者会尽其所能地回答.内容展示如何使用MATLAB进行聚类分析生成随机二维分布图形,三个中心K均值聚类分层聚类重新调用K均值法将分类的结果展示出来运

聚类的包,cluster包,里面包含了pam,agnes等函数,可以十分方便进行聚类计算.另外有系统自带的stats包,hclust, kmeans等函数.fpc包做聚类分析,也是可以的.另外,如果需要例子,这些包自带的文档里面都有使用的实例,是很好的学习案例.

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