您好,今天怡怡来为大家解答以上的问题。聚类分析例题原数据相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！
聚类分析例题原数据(聚类分析原始数据表)
聚类分析例题原数据(聚类分析原始数据表)
聚类分析例题原数据(聚类分析原始数据表)
1、在没有先验知识的情况下，对样本按各自的特性来进行合理的分类聚类分析：不需要先知道所属类别就可以实现按各自特性的分类聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical mod）和K均值聚类（K-Means）（1）层次聚类首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。
2、（2）K均值聚类不需要计算距离，但要求事先给出分类个数ris数据集包含5个方面的信息，为了探索聚类分析，所以采用前4个变量作为模型前期数据，使用species作为聚类模型结果的验证。
3、（1）首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。
4、（2）然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近·从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近。
5、大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。
6、使用hclust完成数据集的层次聚类，plot函数可以查看聚类结果使用cutree函数提取每个样本所属的类别到此就完成了150个数据的类别划分可视化展现层次聚类结果setose品种聚类很成功，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起使用kmeans函数进行K均值聚类centers参数用来设置分类个数，nstart参数用来设置取随机初始中心的次数，其默认值为1，但取较多的次数可以改善聚类效果K均值聚类后，数据集的结果为：如果聚类正确的话，圆形点对应红色；三角形对应蓝色；方框对应绿色K均值聚类setose品种聚类比较好，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。