R聚类分析和具有相关矩阵的树状图
R cluster analysis and dendrogram with correlation matrix
我必须对大量数据进行聚类分析。由于我有很多缺失值，所以我制作了一个相关矩阵。
corloads = cor(df1[,2:185], use = "pairwise.complete.obs")
现在我不知道如何继续。我读了很多文章和例子，但没有什么对我有用。我怎样才能知道有多少集群适合我？
我已经试过了：
dissimilarity = 1 - corloads
distance = as.dist(dissimilarity)
plot(hclust(distance), main="Dissimilarity = 1 - Correlation", xlab="")
我得到了一个情节，但是它很乱，我不知道如何阅读它以及如何继续下去。它看起来像这样：
知道如何改进吗？我能从中得到什么？
我也想创建一个屏幕截图。我读到会有一条曲线，你可以看到有多少簇是正确的。
我也做了聚类分析，选了2-20个Clusters，但是结果太长了，不知道怎么处理，有什么要注意的。
要确定 "optimal number of clusters" 有几种方法可用，尽管这是一个有争议的主题。
kgs有助于获得最佳的簇数。
按照您的代码可以做到：
clus <- hclust(distance)
op_k <- kgs(clus, distance, maxclus = 20)
plot (names (op_k), op_k, xlab="# clusters", ylab="penalty")
因此根据 kgs 函数的最佳聚类数是 op_k 的最小值，如您在图中所见。
你可以用
得到它
min(op_k)
请注意，我将允许的最大簇数设置为 20。您可以将此参数设置为 NULL。
查看 this 页面了解更多方法。
希望对你有帮助。
编辑
要找到最佳的簇数，您可以这样做
op_k[which(op_k == min(op_k))]
加上
另请参阅此 post 以找到来自@Ben
的完美图形答案
编辑
op_k[which(op_k == min(op_k))]
仍然给予处罚。要找到最佳簇数，请使用
as.integer(names(op_k[which(op_k == min(op_k))]))
很高兴了解 kgs 函数。另一种选择是使用 dendextend 包中的 find_k 函数（它使用平均轮廓宽度）。但是考虑到 kgs 函数，我可能只是将它作为另一个选项添加到包中。
另请注意 dendextend::color_branches 函数，用您最终选择的簇数为您的树状图着色（您可以在此处查看更多相关信息：https://cran.r-project.org/web/packages/dendextend/vignettes/introduction.html#setting-a-dendrograms-branches）
我必须对大量数据进行聚类分析。由于我有很多缺失值，所以我制作了一个相关矩阵。
corloads = cor(df1[,2:185], use = "pairwise.complete.obs")
现在我不知道如何继续。我读了很多文章和例子，但没有什么对我有用。我怎样才能知道有多少集群适合我？
我已经试过了：
dissimilarity = 1 - corloads
distance = as.dist(dissimilarity)
plot(hclust(distance), main="Dissimilarity = 1 - Correlation", xlab="")
我得到了一个情节，但是它很乱，我不知道如何阅读它以及如何继续下去。它看起来像这样：
知道如何改进吗？我能从中得到什么？
我也想创建一个屏幕截图。我读到会有一条曲线，你可以看到有多少簇是正确的。
我也做了聚类分析，选了2-20个Clusters，但是结果太长了，不知道怎么处理，有什么要注意的。
要确定 "optimal number of clusters" 有几种方法可用，尽管这是一个有争议的主题。
kgs有助于获得最佳的簇数。
按照您的代码可以做到：
clus <- hclust(distance)
op_k <- kgs(clus, distance, maxclus = 20)
plot (names (op_k), op_k, xlab="# clusters", ylab="penalty")
因此根据 kgs 函数的最佳聚类数是 op_k 的最小值，如您在图中所见。
你可以用
min(op_k)
请注意，我将允许的最大簇数设置为 20。您可以将此参数设置为 NULL。
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要找到最佳的簇数，您可以这样做
op_k[which(op_k == min(op_k))]
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op_k[which(op_k == min(op_k))]
仍然给予处罚。要找到最佳簇数，请使用
as.integer(names(op_k[which(op_k == min(op_k))]))
很高兴了解 kgs 函数。另一种选择是使用 dendextend 包中的 find_k 函数（它使用平均轮廓宽度）。但是考虑到 kgs 函数，我可能只是将它作为另一个选项添加到包中。 另请注意 dendextend::color_branches 函数，用您最终选择的簇数为您的树状图着色（您可以在此处查看更多相关信息：https://cran.r-project.org/web/packages/dendextend/vignettes/introduction.html#setting-a-dendrograms-branches）