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聚类分析算法解析 聚类分析算法是数据挖掘中的一种常用技术，将相似的样本聚合在一起，以发现隐藏在数据中的模式和结构。本文将详细介绍聚类分析算法的实现过程，包括不相似矩阵计算、层次聚类、聚类结果分析和最后的分类结果输出。 1. 不相似矩阵计算 聚类分析的第一步是计算不相似矩阵，即距离矩阵。R 中提供了多种计算距离的方法，如欧式距离、最大距离、曼哈顿距离、 Canberra 距离、 Binary 距离和 Minkowski 距离等。在本文中，我们使用欧式距离来计算不相似矩阵。 使用 dist() 函数可以计算不相似矩阵，基本形式为 dist(x, method="euclidean", diag=FALSE, upper=FALSE, p=2)，其中 x 是数据框，method 指定计算距离的方法。 2. 层次聚类 层次聚类是聚类分析的一种常用方法，使用 hclust() 函数可以实现层次聚类。hclust() 函数的基本形式为结果对象 <- hclust(距离对象, method=方法)，其中 method 指定聚类的方法，如 ward、single、complete、average、mcquitty、median 和 centroid 等。 在本文中，我们使用均匀距离法聚类，方法指定为 "ave"。聚类结果对象包括 merge 和 height 两个结果值，merge 表示聚类过程的步骤，height 表示聚类过程中类间的距离。 3. 聚类结果分析 聚类结果对象可以使用 str() 函数查看结果，结果对象包括 merge 和 height 两个结果值。使用 head() 函数可以查看前 n 个结果，使用 data.frame() 函数可以将结果转换为数据框。 4. 绘制聚类图 使用 plot() 函数可以绘制聚类图，聚类图可以直观地显示聚类结果。使用 hang=-1 参数可以调整图形的高度，labels 参数可以指定图例的标签。 5. 指定分类和类中心 使用 cutree() 函数可以指定分类结果，并计算类中心。使用 colMeans() 函数可以计算类中心，使用 rbind() 函数可以将类中心合并到一个矩阵中。 6. 输出最后分类结果 使用 cutree() 函数可以输出最后的分类结果，并将结果与原始数据比较。 聚类分析算法是数据挖掘中的一种常用技术，可以帮助我们发现隐藏在数据中的模式和结构。通过不相似矩阵计算、层次聚类、聚类结果分析和最后的分类结果输出，我们可以实现聚类分析的整个过程。