R语言做聚类分析用统计量确定类的个数.有什么代码或者包吗

聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical mod）和K均值聚类（K-Means）。

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层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离 (euclidean)、马氏距离(manhattan)、 两项距离(binary)、明氏距离(minkowski)。还包括相关系数和夹角余弦。 层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是短距离法、长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离平方和法。 下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。

首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。 data=iris[,-5] dist.e=dist(data,mod='euclidean') heatmap(as.matrix(dist.e),labRow = F, labCol = F) X 然后使用hclust函数建立聚类模型，结果存在model1变量中，其中ward参数是将类间距离计算方法设置为离平方和法。

使用plot(model1)可以绘制出聚类树图。如果我们希望将类别设为3类，可以使用cutree函数提取每个样本所属的类别。 model1=hclust(dist.e,mod='ward') result=cutree(model1,k=3) 为了显示聚类的效果，我们可以结合标度和聚类的结果。先将数据用MDS进行降维，然后以不同的的形状表示原本的分类，用不同的颜色来表示聚类的结果。可以看到setose品种聚类很成功，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起。

如何利用r语言代码进行聚类分析

#读入数据

china <- read.table("F:2008年我国其中31个省、市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE)

distance <- dist(china) #计算距离

china.hc <- hclust(distance) #聚类分析,长距离法

plot(china.hc, hang = -1) #绘画系谱图

re <- rect.hclust(china.hc, k = 5) #分为5类

re

for (i in 1:5) {

print(paste("第",i,"类"))

print(china[re[[i]],]$地区)

【R语言】用mlr3实现聚类分析

mlr3 book

参考： 浅谈K-means聚类算法

【机器学习】K-means

R语言面向对象之R6 class

R6可变类：初始化 = ,$clone(),嵌套(deep = TRUE)

【R语言编程】---利用三代测序绘制菌群聚类热图与物种丰度图

前言： 仍然是三代测序数据的分析，宏基因组的文章中经常出现聚类热图和物种丰度图，用来直观地识别与某些疾病或者表型相关的菌群构成。

1.读取数据

一共有11个样本，每一个样本的测序reads都经过Nanopore的Epi2Me程序鉴定了物种，下表中列是被鉴定的菌种，第二列是该样本中每个物种产生的reads数目。

首先导入到R语言中，合并所有样本到一个数据框：

2.绘制热图

经过上一步，我们得到了列名为样本，行名为菌种的reads数据框，然后就可以绘制热图，进行聚类分析了：

绘制结果：

3.绘制物种丰度图

丰度图，其实就是堆积图，把每个样本的reads数目转换为百分数，然后作图就可以了：

绘制结果：

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,meod="erage");

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