聚類分析是將資料根據相似特徵分類到不同的類或簇，用以對資料進行區分。
1.聚類（k-means）
通過資料中每個數值間的距離進行聚類，是一種縱向聚類，將樣本資料據成型別，用以對資料的特徵進行區分。
（1）讀取資料
data = read.csv(" ")
cludata <- data[complete.cases(data), ] # 去除重複值資料
str(data)
boxplot(data)set.seed(12345)
clur <- kmeans(x = data, centers =「類中心個數」, nstart = 4)
str(clur)
head(clur)
clur$size
clur$centers
write.csv(clur$`cluster`, "cluster.csv")
通過對數值對變數進行聚類，判斷哪些變數屬於相同的型別，理解為橫向聚類。譜系聚類包含：最長距離聚類、最短距離聚類、單一聚類、最大似然法聚類。最長距離聚類是指按照變數間的遠近程度，進行聚類 ，以某點為基準，距離最遠的判斷是1類。最短距離聚類，是以某個點為基準，誰離得聚類相同聚為1類。單一聚類，將每個資料點視為乙個單一的簇，然後選擇乙個測量兩個簇之間距離的度量標準，進行聚類。最大似然法聚類，運用的最大概似估計，以概率來估計乙個變數類屬。
（1）讀取資料
data = read.csv("路徑/檔名.csv")r = cor(data)
d <- as.dist(1-r)
hc1 <- hclust(d, "single"); hc2 <- hclust(d, "complete")
hc3 <- hclust(d, "median"); hc4 <- hclust(d, "mcquitty")
opar <- par(mfrow = c(2, 2))
plot(hc1, hang = -1); plot(hc2, hang = -1)
plot(hc3, hang = -1); plot(hc4, hang = -1)
par(opar)
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