1. #以R基础包自带的鸢尾花(Iris)数据进行聚类分析
    iris
  2. data <- iris[,:]
  3.  
  4. #系统聚类法(层次聚类法)
  5. distance <- dist(data) #计算距离
  6. iris.hc <- hclust(distance) #聚类分析,计算距离方法是complete
  7. plot( iris.hc, hang = -) #绘画系谱图
  8. re <- rect.hclust(iris.hc, k = ) #分为三类
  9. iris.id <- cutree(iris.hc, )
  10. #生成列联表 将iris.id与iris中Species作比较发现:1应该是setosa类,2应该是virginica类(因为virginica的个数明显多于versicolor),3是versicolor。
  11. table(iris.id, iris$Species)
  12.  
  13. iris.hc1 <- hclust(distance,method="single")
  14. plot(iris.hc1, hang = -) #绘画系谱图
  15. re1 <- rect.hclust(iris.hc1, k = ) #分为三类
  16.  
  17. iris.hc2 <- hclust(distance,method="ward.D")
  18. plot(iris.hc2, hang = -) #绘画系谱图
  19. re2 <- rect.hclust(iris.hc2, k = ) #分为三类
  20. iris.id2 <- cutree(iris.hc2, )
  21. table(iris.id2, iris$Species)
  22.  
  23. iris.hc3 <- hclust(distance,method="ward.D2")
  24. plot(iris.hc3, hang = -) #绘画系谱图
  25. re3 <- rect.hclust(iris.hc3, k = ) #分为三类
  26.  
  27. iris.hc4 <- hclust(distance,method="average")
  28. plot(iris.hc4, hang = -) #绘画系谱图
  29. re4 <- rect.hclust(iris.hc4, k = ) #分为三类
  30.  
  31. #plclust( iris.hc, labels = FALSE, hang = -) #不推荐使用
  32. # dist <- dist(data.frame(id=c(,,,),a=c(,,,),b=c(,,,),c=c(,,,)))
  33.  
  34. #动态聚类(逐步聚类法)
  35. library("fpc")
  36. kmeans <- kmeans(na.omit(data), )
  37. plotcluster(na.omit(data), kmeans$cluster)

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