基於層次的聚類 AGNES演算法使用（R語言）

凝聚

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# 產生資料集  xy

data

# 彩色空間  

library(colorspace)  

# 顯示資料集的結構  

str(data)  

# 系統聚類  

# 聚類的一些必要的函式  

library(cluster)  

library(rattle)  

#系統聚類函式在包amap中  

require(amap, quietly=true)  

#聚類結果有包fpc提供  

require(fpc, quietly=true)  

#繪圖 需cba包  

require(cba, quietly=true)   

#method曼哈頓距離，ward離差平方和  

chcluster 

chcluster   

# 聚類中心  

centers.hclust(na.omit(data[,c(1:2)]), chcluster, 3)   

#產生樹形圖 用矩形顯示聚類結果   

par(bg="grey")  

plot(chcluster, main="", sub="", xlab="", labels=false, hang=0)  

rect.hclust(chcluster, k=3)  

#加標題  

title(main="hcluster_dendrogram_data", sub=paste("r", format(sys.time(), "%y-%b-%d %h:%m:%s"), sys.info()["user"]))   

#類與類之間的相關性   

par(bg="yellow")  

plotcluster(na.omit(data[,c(1:2)]),  cutree(chcluster, 3))  

title(main="discriminant coordinates data", sub=paste("r", format(sys.time(), "%y-%b-%d %h:%m:%s"), sys.info()["user"]))   

#資料集的聚類效果圖  

plot(data[,c(1:2)], col=cutree(chcluster, 3))  

title(main="", sub=paste("r", format(sys.time(), "%y-%b-%d %h:%m:%s"), sys.info()["user"]))   

#驗證聚類結果的基本統計資訊  

cluster.stats(dist(na.omit(data[,c(1:2)])), cutree(chcluster, 3))   

#輸出結果  

result

write.csv(result,"cengciresult.csv")  

基於層次的聚類 AGNES演算法使用（R語言）

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