使用相异矩阵 R 的层次聚类答案

【问题标题】：Hierarchical Cluster using dissimilarity matrix R使用相异矩阵 R 的层次聚类
【发布时间】：2015-12-14 12:32:39
【问题描述】：

我有混合数据类型矩阵 Data_string 大小 (947 x 41)，包含数字和分类属性。

我在 Rstudio 中使用 daisy() 函数和 Gower 距离测量生成了一个距离矩阵 (947 x 947)。

d  <- daisy(Data_String, metric = "gower", stand = FALSE,type = list(symm = c("V1","V13") , asymm = c("V8","V9","V10")))

我使用相异矩阵 (d) 应用了层次聚类。

# hclust
hc <- hclust(d, method="complete")
plot(hc)
rect.hclust(hc, 4)
cut <- cutree(hc, k = 1:5)
View(cut)

#Diana
d_as <- as.matrix(d)
DianaCluster <- diana(d_as, diss = TRUE, keep.diss = TRUE)
print(DianaCluster)
plot(DianaCluster)

以下是我的地块。

** 注意：我没有足够的声望点，所以无法上传图片。

我很难理解结果，有人可以请吗

1- 建议我可以在 R 中应用的任何解决方案，以简化对结果的理解。

或

2- 我如何将它链接到我的源数据，因为所有结果都基于相异矩阵。

【问题讨论】：

读过一本关于聚类方法的书？或查看this link 或this 以帮助您入门。
非常感谢，我意识到这个情节很难理解，所以我使用“cutree”函数来获取集群列表而不是树状图。

标签： r distance hierarchical-clustering r-daisy

【解决方案1】：

请看- https://stats.stackexchange.com/questions/130974/how-to-use-both-binary-and-continuous-variables-together-in-clustering

它解释了如何在 hclust 中使用 gower 相异矩阵。希望这会有所帮助！

【讨论】：