一、hcluster函数
hcluster(d, method = "complete", members = NULL)
hcluster是hierarchical clustering的简称，是R语言中用于层次聚类分析的函数。
该函数的第一个参数d为待聚类的距离矩阵或者相似性矩阵，必要参数；第二个参数method为hclust阈值聚类算法，表示使用何种聚类方式，默认值为”complete”，即最大距离法。
members参数为一个向量，表示哪些数据单位应该被聚类在一起，这一参数通常给默认空值就行了。
二、hclust method
hclust method代表聚类的方法，一共有六种实现方法，它们分别是：
- complete：最大距离法，即连两个聚类的最大距离
- average：平均距离法，即连两个聚类的平均距离
- single：最小距离法，即连两个聚类中距离最近的观测值
- ward.D：把两个离最近的聚类合并的离差平方和减少数最多法
- ward.D2：把两个离最近的聚类合并的离差平方和（D2）减少数最多法
三、hclust聚类分析
hclust函数可以应用于层次聚类分析，该函数可以直接将距离矩阵或相似性矩阵输入，并根据聚类算法得到聚类结果。下面以一个实例进行说明：
#生成数据 set.seed(123) d <- data.frame(matrix(rnorm(100), ncol = 10)) #生成距离矩阵 dist.d <- dist(d) #聚类 hc <- hclust(dist.d) #可视化聚类结果 plot(hc)
本例中，我们先使用rnorm(100)函数生成一个100个数据的随机向量，然后使用矩阵转换函数matrix将向量转化为10列的矩阵。
然后再利用dist函数生成距离矩阵，然后将该距离矩阵传入hclust函数，得到hr拟合系数矩阵，最后可视化聚类结果，如下图所示：
四、hclust在r语言中的含义
hclust函数是R语言中用于实现层次聚类分析的函数，可以根据输入的距离矩阵进行聚类分析，并返回聚类结果。
五、hclust函数method怎么选
对于hclust函数method参数的选择，根据不同的问题和实验结果不同，需要对不同的聚类方法进行尝试，以便得到合适的聚类结果。
原创文章，作者：SPSWZ，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/368096.html
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