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R语言进行聚类分析

目录

简述6种系统聚类法

实验实例和数据资料:

上机实验步骤:

进行最短距离聚类:

进行最长距离聚类:

进行中间距离聚类:

进行类平均法聚类:

进行重心法聚类:

进行ward.D聚类:

进行ward.D2聚类:


简述6种系统聚类法

(一)单链接聚类法:也称为最小距离聚类法,它通过计算两个簇中最近的成员之间的距离来确定簇之间的距离。该方法通常会产生长而细的簇,对异常值敏感。

(二)完全链接聚类法:也称为最大距离聚类法,它通过计算两个簇中最远的成员之间的距离来确定簇之间的距离。该方法通常会产生紧凑的簇,对异常值不敏感。

(三)平均链接聚类法:它通过计算两个簇中所有成员之间的平均距离来确定簇之间的距离。该方法可以在一定程度上平衡单链接和完全链接的缺点。

(四)中心链接聚类法:它通过计算两个簇的质心之间的距离来确定簇之间的距离。质心是指簇中所有成员的平均值。该方法产生的簇具有更加均衡的大小。

(五)Ward聚类法:它基于最小方差准则,通过计算将两个簇合并后整体的方差增加量来确定簇之间的距离。该方法倾向于产生方差相对较小的簇。

(六)类平均聚类法:它通过计算两个簇中所有成员之间的平均距离来确定簇之间的距离。类平均聚类法与平均链接聚类法类似,但不同于平均链接聚类法使用所有成员之间的距离,而是只使用两个簇之间的成员之间的距离。

实验实例和数据资料:

P2122) 为了比较我国 31个省、市、自治区 1996年和2007(数据见本章例7.2d3.1)城镇居民生活消费的分布规律,根据调查资料作区域消费类型划分。并将1996年和2007年的数据进行对比分析。今收集了八个反映城镇居民生活消费结构的指标(1996年数据见表1和表2)

表1 八个反映城镇居民生活消费结构的指标

符号

指标

单位

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

人均食品支出

人均衣着商品支出

人均家庭设备用品及服务支出

人均医疗保健支出

人均交通和通信支出

人均娱乐教育文化服务支出

人均居住支出

人均杂项商品和服务支出

/

/

/

/

/

/

/

/

表2 1996年全国31个省、市、自治区城镇居民消费数据

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

北京

8170.22

2794.87

1974.25

1717.58

4106.04

3984.86

2125.99

1401.08

天津

7943.06

1950.68

1205.62

1694.29

3468.86

2353.43

2088.62

1007.31

河北

4404.4

1488.11

977.46

1117.3

2149.57

1550.63

1526.28

426.29

山西

3676.65

1627.53

870.91

1020.61

1775.3

2065.44

1612.36

516.84

内蒙古

6117.93

2777.25

1233.39

1394.8

2719.92

2111

1951.05 

943.72

辽宁

5803.9

2100.71

1145.57

1343.05

2589.18

2258.46

1936.10 

852.69

吉林

4658.13

1961.2

908.43

1692.11

2217.87

1935.04 

1932.24

627.3

黑龙江

5069.89

1803.45

796.38

1334.8

1661.35

1396.38

1543.29 

556.16

上海

9822.88

2032.28

1705.47

1350.28

4736.36

4122.07

2847.88

1537.78

江苏

7074.11

2013

1378.85

1122

3135

3290

1564.3

794.00 

浙江

8008.16

2235.21

1400.57

1244.37

4568.32

2848.75

2004.69

947.13

安徽

6370.23

1687.49

898.55

869.89

2411.16

1904.15

1633.55

480.16

福建

7424.67

1685.07

1416.94

935.5

3219.46

2448.36

2013.53

949.19

江西

5221.1

1566.49

1004.15

672.5

1812.78

1671.24

1414.89

471.58

山东

5625.94

2277.03

1269.65

1109.37

2474.83

1909.84

1780.07

665.52

河南

4913.87

1916.99

1281.06

1054.54

1768.28

1911.16

1315.28

660.81

湖北

6259.22

1881.85

1059.22

1033.46

1745.05

1922.83

1456.30 

391.57

湖南

5583.99

1520.35

1146.65

1078.82

2409.83

2080.46

1529.50 

537.51

广东

8856.91

1614.87

1539.09

1122.71

4544.21

3222.40 

2339.12

893.95

广西

5841.16

1015.88

1086.46

776.26

2564.92

2093.99

1622.50 

386.46

海南

6979.22

932.63

1030.79

734.28

2005.73

1923.48

1578.65

408.26

重庆

7245.12

2333.81

1325.91

1245.33

1976.19

1722.66

1376.15

588.70 

四川

6471.84

1727.92

1196.65

1019.04

2185.94

1877.55

1321.54

542.99

贵州

4915.02

1401.85

1083.77

633.72

1870.08

1950.28

1496.49

351.66

云南

5741.01

1356.91

987.24

1085.46

2197.73

2045.29

1384.91

357.61

西藏

5889.48

1528.14

541.46

617.97

500.6

1551.34

963.99

638.89

陕西

6075.58

1915.33

1060.49

1310.19

2019.08

2208.06

1465.81

626.16

甘肃

5162.87

1747.32

939.48

1117.42

1503.61

1547.65

1596

406.37

青海

4777.1

1675.06

890.08

813.13

1742.96

1471.98

1684.78

484.41

宁夏

4895.2

1737.21

1001.82

1158.83

2503.65

1868.42

1497.98

657.99

新疆

5323.5

2036.94

977.8

1179.77

2210.25

1597.99

1275.35

604.55

试对该数据进行聚类分析。​​​​​​​

上机实验步骤:

1.准备数据:根据提供的消费数据,将数据保存在一个Excel文件中,并确保每个地区在所有指标上都有完整的数据。将文件命名为"1996年数据.xlsx"。

2. 加载数据并计算距离矩阵

data=read.xlsx('1996年数据.xlsx',rowNames=T);data  
dist_matrix <- dist(data)  

结果如下

进行最短距离聚类:

j1 <- hclust(dist_matrix, method = "single")  
plot(j1, main = "最短距离聚类树状图")  

结果如下

进行最长距离聚类:

j2 <- hclust(dist_matrix, method = "complete")  
plot(j2, main = "最长距离聚类树状图")  

结果如下

进行中间距离聚类:

j3 <- hclust(dist_matrix, method = "median")  
plot(j3, main = "中间距离聚类树状图")  

结果如下

进行类平均法聚类:

j4 <- hclust(dist_matrix, method = "average")  
plot(j4, main = "类平均法聚类树状图")  

结果如下

进行重心法聚类:

j5 <- hclust(dist_matrix, method = "centroid")  
plot(j5, main = "重心法聚类树状图")

结果如下

进行ward.D聚类:

j6 <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D")  
plot(j6, main = "ward.D聚类树状图")  

结果如下

进行ward.D2聚类:

j7 <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D2")  
plot(j7, main = "ward.D2聚类树状图") 

结果如下

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aosp13增加摄像头控制功能实现

A13中&#xff0c;可以要求做一个开关来控制摄像头是否可用&#xff0c;约束所有使用摄像头的应用。思路&#xff1a;设置中增加开关设置一个属性值&#xff0c;在摄像头调用实现层增该值判断即可 一 开关的开发&#xff1a; 设置-安全中增加开关选项 代码部分&#x…...

Kotlin 之 vararg 参数向下传递的几种方式

在 Kotlin 中&#xff0c;vararg 参数是一种特殊的参数类型&#xff0c;用于表示可变数量的参数。vararg 参数是否可以向下传递&#xff0c;需要根据目标方法的参数类型来决定。 1、目标方法参数也是vararg类型&#xff0c;可直接向下传递 在 method 方法中&#xff0c;通过 …...

Kotlin学习

kotlin android 开源,Kotlin开源项目集合_晚安 呼-华为开发者空间 干货来袭&#xff0c;推荐几款开源的Kotlin的Android项目...

AI写程序:图片批量重命名工具 - 自动化整理您的图片库

图片批量重命名工具 - 自动化整理您的图片库 GitHub项目地址: https://github.com/dependon/renameImage 项目介绍 这是一个基于Python开发的图形界面工具&#xff0c;用于批量重命名文件夹中的图片文件。它能够递归处理选定文件夹及其所有子文件夹中的图片&#xff0c;按照…...

git命令自动拉去远程分支到本地

是的&#xff0c;可以通过 Git 命令自动拉取远程分支并在本地创建同名分支。以下是几种方法&#xff1a; 方法 1&#xff1a;直接拉取远程分支并创建同名本地分支 git fetch origin <远程分支名> # 拉取远程分支 git checkout -b <本地分支名> origin/<远程分…...

[创业之路-364]:穿透表象:企业投资的深层逻辑与误区规避

前言&#xff1a; 透过现象看本质 企业一生与人生相似 看企业如同看人 三岁看大&#xff0c;七岁看老 三十年河东&#xff0c;三十年河西 企业也有品行、文化、气质、性格、赚钱、生命周期与赚钱曲线 投资公司的目的是未来赚钱&#xff0c;赚未来赚钱。投资创业中的企业主要看…...

UE5 蓝图里的声音

文章目录 支持的格式设置循环播放在场景中放置音频设置音频的衰减与不衰减在UI动画中播放声音使用蓝图节点播放声音按钮本身就可以播放声音 支持的格式 支持&#xff1a;WAV 不支持&#xff1a;MP3 设置循环播放 双击音频&#xff0c;打开音频设置&#xff0c;勾选Looping …...

Spring Boot 邮件发送配置遇到的坑:解决 JavaMailSenderImpl 未找到的错误

在使用 Spring Boot 开发时&#xff0c;我们经常需要通过邮件发送功能来实现某些业务逻辑。为了方便快速集成&#xff0c;Spring Boot 提供了一个非常好用的 spring-boot-starter-mail 模块&#xff0c;帮助我们轻松发送邮件。但是&#xff0c;在配置过程中可能会遇到一些问题&…...