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R语言入门--第十四节（聚类分析）

（1）定义每一个观测值为一类；

（2）计算每一类和其它各类的距离；

（3）把“距离”最短的两类合并成一类，这样类的个数就减少一个；

（4）重复步骤1和步骤2，直到包含所有观测值的类合并成单个类为止。

基于5种营养标准含量（变量）的27种食物（观测）进行层次聚类分析，探索不同食物的相同点与不同点，并分成有意义的类。此处层次聚类算法以平均联动(average)为例。

（1）数据预处理--归一化

（2）计算欧几里得距离

（3）平均联动层次聚类分析

（1）确定聚类个数

NbClust包提供了众多的指数来确定在一个聚类分析里类的最佳数目。

（2）获取最终的聚类方案

由上图，尝试解释每类变量的含义：

K均值聚类为最常见的划分方法。

（1）选择K个中心点（随机选择K个观测），K数值就是我们预期的聚类数。

（2）把每个数据点分配给离它最近的中心点；第一次中心点是随机选择的，但也可以设置参数，选择最优的初始值。

（3）重新计算每类中的点到该类中心点距离的平均值；此时的中心点应该为每一类的均值中心点，对异常值敏感（之后都是如此）

（4）分配每个数据到它最近的中心点；

（5）重复步骤3、4，直到所有的观测值不在被分配或是达到最大的迭代次数（默认10次）

（1）数据预处理：去除第一列干扰数据，并归一化数据。

（2）确定待提取的聚类个数，同样可用NbClust包判断（顺序与层次聚类分析不同，如前所述，层次聚类分析在最后才确定聚类个数）

（3）K均值聚类分析

（4）最后将聚类结果与原始数据标准结果（第一列数据）进行比对，看看分析质量如何。

兰德指数接近0.9，看来K均值聚类算法还不错~

K均值法对均值异常敏感，相比来说，PAM为更稳健的方法。

（1）随机选择K个观测（每个都称为中心点）；

（2）计算观测值到各个中心的距离；

（3）把每个观测值分配到最近的中心点；

（4）计算每个中心点到每个观测值的距离的总和（总成本）；

（5）选择一个该类中不是中心的点，并和中心点互换；

（6）重新把每个点分配到距它最近的中心点；

（7）再次计算总成本；

（8）若新的总成本比步骤4计算的总成本少，就把新的点作为中心点；

（9）重复步骤5-8，直到中心点不变。

相关问答

Q1: R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

使用k-means聚类所需的包：

factoextra

cluster #加载包

library(factoextra)

library(cluster)l

#数据准备

使用内置的R数据集USArrests

#load the dataset

data("USArrests")

#remove any missing value (i.e, NA values for not available)

#That might be present in the data

USArrests - na.omit(USArrests)#view the first 6 rows of the data

head(USArrests, n=6)

在此数据集中，列是变量，行是观测值

在聚类之前我们可以先进行一些必要的数据检查即数据描述性统计，如平均值、标准差等

desc_stats - data.frame( Min=apply(USArrests, 2, min),#minimum

Med=apply(USArrests, 2, median),#median

Mean=apply(USArrests, 2, mean),#mean

SD=apply(USArrests, 2, sd),#Standard deviation

Max=apply(USArrests, 2, max)#maximum

)

desc_stats - round(desc_stats, 1)#保留小数点后一位head(desc_stats)

变量有很大的方差及均值时需进行标准化

df - scale(USArrests)

#数据集群性评估

使用get_clust_tendency()计算Hopkins统计量

res - get_clust_tendency(df, 40, graph = TRUE)

res$hopkins_stat

## [1] 0.3440875

#Visualize the dissimilarity matrix

res$plot

Hopkins统计量的值0.5，表明数据是高度可聚合的。另外，从图中也可以看出数据可聚合。

#估计聚合簇数

由于k均值聚类需要指定要生成的聚类数量，因此我们将使用函数clusGap()来计算用于估计最优聚类数。函数fviz_gap_stat()用于可视化。

set.seed(123)

## Compute the gap statistic

gap_stat - clusGap(df, FUN = kmeans, nstart = 25, K.max = 10, B = 500)

# Plot the result

fviz_gap_stat(gap_stat)

图中显示最佳为聚成四类（k=4）

#进行聚类

set.seed(123)

km.res - kmeans(df, 4, nstart = 25)

head(km.res$cluster, 20)

# Visualize clusters using factoextra

fviz_cluster(km.res, USArrests)

#检查cluster silhouette图

Recall that the silhouette measures (SiSi) how similar an object ii is to the the other objects in its own cluster versus those in the neighbor cluster. SiSi values range from 1 to - 1:

A value of SiSi close to 1 indicates that the object is well clustered. In the other words, the object ii is similar to the other objects in its group.

A value of SiSi close to -1 indicates that the object is poorly clustered, and that assignment to some other cluster would probably improve the overall results.

sil - silhouette(km.res$cluster, dist(df))

rownames(sil) - rownames(USArrests)

head(sil[, 1:3])

#Visualize

fviz_silhouette(sil)

图中可以看出有负值，可以通过函数silhouette()确定是哪个观测值

neg_sil_index - which(sil[, "sil_width"] 0)

sil[neg_sil_index, , drop = FALSE]

##          cluster    neighbor     sil_width

## Missouri    3          2        -0.07318144

#eclust():增强的聚类分析

与其他聚类分析包相比，eclust()有以下优点：

简化了聚类分析的工作流程

可以用于计算层次聚类和分区聚类

eclust()自动计算最佳聚类簇数。

自动提供Silhouette plot

可以结合ggplot2绘制优美的图形

#使用eclust()的K均值聚类

# Compute k-means

res.km - eclust(df, "kmeans")

# Gap statistic plot

fviz_gap_stat(res.km$gap_stat)

# Silhouette plotfviz_silhouette(res.km)

##    cluster size ave.sil.width

## 1     1     13      0.31

## 2     2     29      0.38

## 3     3      8      0.39

#使用eclust（）的层次聚类

# Enhanced hierarchical clustering

res.hc - eclust(df, "hclust") # compute hclust

fviz_dend(res.hc, rect = TRUE) # dendrogam

#下面的R代码生成Silhouette plot和分层聚类散点图。

fviz_silhouette(res.hc) # silhouette plot

##   cluster size ave.sil.width

## 1    1     19      0.26

## 2    2     19      0.28

## 3    3     12      0.43

fviz_cluster(res.hc) # scatter plot

#Infos

This analysis has been performed using R software (R version 3.3.2)

Q2: 基于R语言的分类、聚类研究

1.所有在对iris数据集分（聚）类研究中，setosa均可以完全正确分（聚）类，而另外两类则会出现不同程度的误差，这也是导致整个研究模型出现误差的原因；

2.在使用的三种分类研究方法中，决策树模型的效果最优，因此可以使用该方法进行鸢尾花数据集的分类预测研究。

1.在对鸢尾花数据集进行聚类时，K-means、K-medoids两种聚类方法的正确率相同，可见在数据集离群点和噪音不大的情况下，二者聚类效果基本相同，但当出现离群点和噪音时，应该考虑K-medoids聚类方法；

2.鸢尾花数据集进行聚类分析时，划分聚类效果优于层次聚类；

3.对于量纲不一致的数据，应进行标准化，但对于量纲一致的数据，标准化之后结果并不一定优于未标准化的数据得到的结果。

Q3: 统计：R语言进行聚类分析的问题

问题1：代码如下

#b为新建立的0矩阵r语言go聚类，a为原始数据矩阵r语言go聚类，读取文件test.txt的数据

a- as.matrix(read.table("test.txt"))

b- matrix(0,nrow=ncol(a),ncol = ncol(a))

for(n in i : nrow(a))

{

for(i in 1 :ncol(a))

{

if(a[n,i] == 1)

{

for( j in 1 :ncol(a))

{

if(a[n,j] == 1 i!= j)

{

b[i,j] = b[i,j]+1

}

}

}

}

}

#结束

新矩阵是b

问题2：

k - 3 #设定聚类数

a- read.table("test.txt"))#读入数据

cl - hclust(dist(a),method="single") #设定聚类方法

memb - cutree(cl, k=k) #分割聚类数

memb是类别标记

至于聚类分析图，r语言go聚类我不知道什么意思。

Q4: r语言做聚类分析

scale.data(data);

library(NbClust);

result.data-NbClust(scale.data,distance="euclidean",min.nc=2,max.nc=4,metheod="average");

barplot(table(nc$Best.n[1,]),xlab="Clusters",ylab="Criteria")

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