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2023-11-18
基于R的实验：iris数据集的聚类分析结果
【摘要】：在实验2．3．2中曾对iris数据集进行描述和展示，在实验2．3．4中曾对iris数据集进行可视化．以下将对iris数据集进行进行聚类分析．根据实验2．3．4，我们只知道数据集内有三个品种鸢尾花而不知道每朵花的真正分类，只能凭借花萼及花瓣的长度和宽度分类．以下对鸢尾花iris数据集进行聚类分析，代码如下：＞data(iris);attach(iris)＞iris．hc1＜-hclust(dist(
在实验2．3．2中曾对iris数据集进行描述和展示，在实验2．3．4中曾对iris数据集进行可视化．以下将对iris数据集进行进行聚类分析．
根据实验2．3．4，我们只知道数据集内有三个品种鸢尾花而不知道每朵花的真正分类，只能凭借花萼及花瓣的长度和宽度分类．
以下对鸢尾花iris数据集进行聚类分析，代码如下：
＞data(iris);attach(iris)
＞iris．hc1＜-hclust(dist(iris[,1：4]))
＞＃plot(iris．hc1,hang＝－1)
＞plclust(iris．hc1,labels＝FALSE,hang＝－1)
＞re＜-rect．hclust(iris．hc1,k＝3)(www.chuimin.cn)
＞iris．id＜-cutree(iris．hc1,3)
＞table(iris．id,Species)
结果如图7-1所示．
图7-1 聚类图
在以上代码中，用函数“hclust（ ）”进行聚类分析，输出结果保存在“iris．hc1”中，用函数“rect．hclust（ ）”按给定的类的个数（或阈值）进行聚类，并用函数“plclust（ ）”代替“plot（ ）”绘制聚类图（两者使用方法基本相同），各类用边框界定，选项“labels＝FALSE”只是为了省去数据的标签．函数“cuttree（ ）”将“iris．hc1”输出编制成3组．
图7-1是将两相近（距离最短）的数据向量连接在一起，然后进一步组合，直至所有数据都连接在一起；函数“cuttree（ ）”将数据iris分类结果“iris．hc”编为三组，分别以1，2，3表示，保存在“iris．id”中．将“iris．id”与iris中Species作比较发现，1应该是setosa类，2应该是virginica类，3是versicolor．
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2023-11-18
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2023-11-18
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2023-11-18
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2023-11-18
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2023-11-08
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2023-11-18
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2023-11-18
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