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      • RForML之核心包:cluster

      RForML之核心包:cluster

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2017年4月22日
      测试开头

      作者:陆勤


      文章《RForML之核心包:e1071》介绍e1071包及应用。
      文章《RForML之核心包:gbm》介绍gbm包及应用。
      文章《RForML之核心包:kernlab》介绍kernlab包及应用。
      文章《RForML之核心包:mboost》介绍mboost包及应用。
      文章《RForML之核心包:nnet》介绍nnet包及应用。
      文章《RForML之核心包:randomForest》介绍randomForest包及应用。
      文章《RForML之核心包:rpart》介绍rpart包及应用。

      本文介绍R语言做机器学习之核心包:cluster

      一、cluster包介绍


      发现数据中相似的组,这是聚类分析所研究的问题。cluster包的就是用来发现数据中相似的组,解决聚类相关的问题。

      二、cluster包安装与加载


      1. if(!require(cluster)) install.packages('cluster')

      2. library(cluster)

      三、cluster包应用


      发现数据中相似组,关键是相似性的度量,利用metric方法。

      • 计算样本之间的相似性,metric选用不同的度量方法

      1.采用欧式距离

      1. d.agr <- daisy(agriculture, metric = "euclidean", stand = FALSE)

      2. as.matrix(d.agr)[,"DK"]

      结果如下:
      RForML之核心包:cluster

      2.采用manhattan距离

      1. d.agr1 <- daisy(agriculture, metric = "manhattan", stand = FALSE)

      2. as.matrix(d.agr1)[,"DK"]

      结果如下:
      RForML之核心包:cluster

      • 层次聚类

        
        

        结果如下:
        RForML之核心包:cluster

      • data(animals)

        aa.a <- agnes(animals) # default method = "average"

        aa.ga <- agnes(animals, method = "gaverage")

        op <- par(mfcol=1:2, mgp=c(1.5, 0.6, 0), mar=c(.1+ c(4,3,2,1)),

        cex.main=0.8)

        plot(aa.a, which.plot = 2)

        plot(aa.ga, which.plot = 2)

        par(op)

      层次聚类算法,要么是自底向上聚集型的,即从叶子节点开始,最终汇聚到根节点;要么是自顶向下分裂型的,即从根节点开始,递归的向下分裂。
      任意非负值的函数都可以用于衡量一对观测值之间的相似度。决定一个类别是否分裂或者合并的是一个连动的标准,它是两两观测值之间距离的函数。
      在一个指定高度上切割此树,可以得到一个相应精度的分类。

      参考资料


      1 cluster包的文档:https://cran.r-project.org/web/packages/cluster/cluster.pdf
      2 聚类分析:https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E8%81%9A%E7%B1%BB%E5%88%86%E6%9E%90

      您在阅读中,有什么建议或者想法,请留言,也可以加微信luqin360交流。


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      RForML之核心包:cluster 

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      测试结尾

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