層次聚類 R

層次聚類，又稱為系統聚類。聚類首先要清晰地定義樣本之間的距離關係，距離較近的為一類，較遠的則屬於不同的一類。層次聚類的計算步驟是首先將每個樣本單獨作為一類，然後將不同類之間最近的進行合併，合併後重新計算類間距。這個過程一直持續到將所有樣本歸為一類為之。

在計算類間距時有6中不同的常用方法：

最短距離、最長距離、類平均、重心、中間距離、離差平方和法。

樣本間的距離矩陣、以及計算類間距離的方法。

看乙個例子：

首先提取iris資料中的4個資料變數，標準化後計算其歐式距離矩陣。

data

means
datascale
dist

heatmap(as.matrix(dist),labrow = f,labcol = f)  ###繪製熱圖

最後使用hclust函式建立聚類模型，將結果存在clustemodel變數中，其中ward引數是將類間距離計算方法設定為離差平方和法。

cutree函式可以提取每個樣本所屬的類別，如果設定類別為3類

clustemodel 

result
(clustemodel,k=3)
table
(iris[,5],result)

result12

3 setosa 4910
versicolor 0500
virginica 0
2327

層次聚類對於資料規模小的資料比較適合

聚類前無需確定聚類個數，之後切分組可根據業務知識/聚類樹圖特徵

若樣本量很大，嘗試使用fastcluster包進行快速層次聚類

library（fastcluster）

clustemodel 

r中一些常規的距離可以通過dist得到，其他一些比較特殊的距離需要載入proxy包。

若遇到二分類變數，可採用傑卡德（jaccard）方法計算他們之間的距離。（method=「jaccard」）

聚類演算法 層次聚類演算法

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層次聚類（1）

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