R语言：聚类分析hclust |
您所在的位置：网站首页 › r语言cluster › R语言：聚类分析hclust |
R语言：聚类分析hclust
|
# 生成测试数据
# 产生0-1之间均匀分布Uniform Distribution的数值
x = runif(10)
y = runif(10)
# 得到2维的数组：按列合并
S = cbind(x,y)
# 赋予名称，便于识别分类：生成Name1-Name10的系列名赋予数组行名
rownames(S) = paste("Name",1:10,"")
# 数值计算距离
out.dist=dist(S,method="euclidean")
# 注释：在聚类中求两点的距离有：
# 1，绝对距离：manhattan
# 2，欧氏距离：euclidean 默认
# 3，闵科夫斯基距离：minkowski
# 4，切比雪夫距离：chebyshev
# 5，马氏距离：mahalanobis
# 6，蓝氏距离：canberra
# 根据距离聚类
out.hclust=hclust(out.dist,method="complete")
# 注释：聚类中集合之间的距离：
# 1，类平均法：average
# 2，重心法：centroid
# 3，中间距离法:median
# 4，最长距离法：complete 默认
# 5，最短距离法：single
# 6，离差平方和法：ward
# 7，密度估计法：density
# 聚类结果绘图
plclust(out.hclust)
plclust有的版本不认别，可用plot代替
为鼓励读者交流、快速解决科研困难，我们建立了“宏基因组”专业讨论群，目前己有国内外2400+ 一线科研人员加入。参与讨论，获得专业解答，欢迎分享此文至朋友圈，并扫码加主编好友带你入群，务必备注“姓名-单位-研究方向-职称/年级”。技术问题寻求帮助，首先阅读《如何优雅的提问》学习解决问题思路，仍末解决群内讨论，问题不私聊，帮助同行。 学习扩增子、宏基因组科研思路和分析实战，关注“宏基因组”
点击阅读原文，跳转最新文章目录阅读 https://mp.weixin.qq.com/s/5jQspEvH5_4Xmart22gjMA |
直接返回的样本对应分组列表，可用table转换为矩阵格式
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |