R语言做聚类分析用统计量确定类的个数.有什么代码或者包吗 聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）。层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离(euclidean)、马氏距离(manhattan)、两项距离(binary)、明氏距离(minkowski)。还包括相关系数和夹角余弦。层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。data=iris[，-5]dist.e=dist(data，method='euclidean')heatmap(as.matrix(dist.e)，labRow=F，labCol=F)X 然后使用hclust函数建立聚类模型，结果存在model1变量中，其中ward参数是。
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。
R语言做聚类分析用统计量确定类的个数。有什么代码或者包吗？ See http：//www.jstatsoft.org/v18/i06/paper # http：//www.stat.washington.edu/research/reports/2006/tr504.pdf # library(mclust)#Run the function to see how many 。
如何利用r语言代码进行聚类分析 #读入数据china(\"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(china)#计算距离china.hc(distance)#聚类分析，最长距离法plot(china.hc，hang=-1)#绘画系谱图re(china.hc，k=5)#分为5类refor(i in 1：5){print(paste(\"第\"，i，\"类\"))print(china[re[[i]]，]$地区)
