r语言hclust中method的所有种类
时间: 2024-01-13 08:04:06 浏览: 152
在R语言中,hclust函数的method参数可以设置为以下几种聚类算法:
- "ward.D2":Ward方差最小化算法。
- "single":最小距离法(也称作最近邻法)。
- "complete":最大距离法(也称作最远邻法)。
- "average":平均距离法。
- "mcquitty":McQuitty方法。
- "median":中位数法。
- "centroid":类中心法。
这些聚类算法的具体含义及实现方法可以参考相关文献或函数使用文档。需要注意的是,不同的聚类算法适用于不同的数据集和问题,需要根据具体情况选择合适的算法。
相关问题
如何使用R语言中的hclust()函数(尝试不同的相似性度量)和kmeans()函数对Iris(鸢尾花)数据集进行层次聚类与K均值聚类?分析并比较这两种聚类方法在鸢尾花数据上的性能差异?
在R语言中,我们可以使用`hclust()`函数来进行层次聚类(Hierarchical Clustering),而使用`kmeans()`函数进行K均值聚类。这里我们将分别演示这两个过程,并对比它们在Iris数据集上的性能。
首先,我们需要加载必要的库并读取Iris数据集:
```r
library(iris)
data(iris)
```
1. 层次聚类(Hierarchical Clustering):
使用`hclust()`,我们可以选择不同的相似性度量。例如,如果我们想基于欧氏距离进行聚类,可以这样做:
```r
dist_iris <- dist(iris[, -5], method = "euclidean") # 排除分类列
iris_hc <- hclust(dist_iris, method = "ward.D")
```
然后画出 dendrogram 来观察聚类结果:
```r
plot(iris_hc, hang = 0.05, labels = names(iris[, -5]))
```
2. K均值聚类:
`kmeans()`函数需要我们指定簇的数量(k值)。比如,如果我们设k=3,可以这样进行:
```r
k <- 3
iris_km <- kmeans(iris[, -5], centers = k, nstart = 25) # nstart指定了初始点的数量
```
接下来,我们可以分析结果。对于层次聚类,我们通常关注dendrogram的切割点,找出合适的簇数。而对于K均值,我们看`iris_km$centers`和`iris_km$cluster`,以及轮廓系数(Silhouette Coefficient)来评估聚类效果。
比较性能差异方面:
- 层次聚类可以给出连续的聚类层次,方便可视化,但可能会受到初始聚类中心的影响;K均值则更直接,但对初始点敏感,而且假设簇是球形的。
- 联合考虑聚类稳定性、轮廓系数等指标,一般来说,如果两者的轮廓系数相近,且簇内的紧密度较高,说明两者性能相当;如果有显著差距,可能是其中一种方法更适合当前数据。
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