将聚类结果从 R 导出到 matlab答案

【问题标题】：exporting clustering result from R to matlab将聚类结果从 R 导出到 matlab
【发布时间】：2014-06-16 14:15:07
【问题描述】：

我在 R 上运行了一个聚类算法：

hc <- hclust(dist(data),method=”complete”)

我想将此结果导出到 matlab（如链接的结果）以计算不一致。有可能吗？

【问题讨论】：

matlab不是也已经有层次聚类了吗？

标签： r matlab cluster-analysis

【解决方案1】：

根据hclust 的文档，hc$merge 给出了用于创建集群的索引，hc$height 给出了索引之间的距离。

以 USArrests 作为样本数据集：

hc<- hclust(dist(USArrests), method="complete")

data.mat<-data.matrix(data.frame(hc$merge,hc$height))
> head(data.mat)
      X1  X2 hc.height
[1,] -15 -29  2.291288
[2,] -17 -26  3.834058
[3,] -14 -16  3.929377
[4,] -13 -32  6.236986
[5,] -35 -44  6.637771
[6,] -36 -46  7.355270)

write.csv(data.mat,"data_mat.csv",col.names=FALSE,row.names=FALSE)

在matlab中将数据读入说矩阵Z后，以下将给出链接的不一致

incons.Z = inconsistent(Z)

或

您可以使用 scale 函数计算 R 中的不一致性，该函数从当前观察值中减去所有观察值的 mean 并将其除以 std。偏差 (sd) 即对其进行归一化。

inconsis_scale<-as.vector(scale(data.mat[,3]))

或者，使用函数mean 和sd：

inconsis_base<-(data.mat[,3]-mean(data.mat[,3]))/sd(data.mat[,3])

这两种方法产生相同的结果，可以通过以下方式确认

> all.equal(inconsis_scale,inconsis_base)
[1] TRUE

【讨论】：