层次聚类算法和k-means算法

今天我们的杨老师讲解了聚类算法。
第一种是层次聚类,这个层次聚类按照不同的距离有不同的聚类方法。其核心思想与haffman-tree如出一辙。(以后我将撰写haffman-tree算法介绍)
第二种是k-means算法,这个算法和层次聚类的思想略不一样。

library(RODBC)   
x <-read.csv("C:/Users/huangle/Desktop/data2.csv",sep=",",header = TRUE)
rownames(x)=paste("点",1:12,"")
DIS=dist(x,method="euclidean")  

HCLUST1=hclust(DIS,method="single") #根据距离聚类
plclust(HCLUST1) 
rect.hclust(HCLUST1,k=4) 
ID=cutree(HCLUST1,k=4) 
table(cutree(HCLUST1,k=4) ,paste("Name",1:12,"")) 






最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容

  • K-Means原理K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。...
    yalesaleng阅读 5,065评论 0 6
  • 摘要:“物以聚类,人以群分”,文章结合自己对现有知识的总结理解从多元统计学的角度阐述聚类分析方法的实际应用意义,并...
    袁慎阅读 1,330评论 0 4
  • 欢迎大家关注公众号【哈希大数据】接着上边的介绍继续 3.K-Means初始化优化K-Means++在上节我们提到,...
    哈希大数据阅读 406评论 0 0
  • 一、聚类思想 所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法,属于无监督学习方法,这个方法要保证同一类的...
    owolf阅读 94,808评论 0 40
  • 想把你忘记 把一份心情卷入秋风里 任凭秋风肆虐 却依然 抹不去你的痕迹 是情感交织的太多 掺杂了亲情般的思绪 秋雨...
    琢玉书生阅读 270评论 2 5