1.Routine 聚类 Process: (2)首先用dist()函数计算变量之间的dist.rdist(data，method) ， 其中method包括6个方法，代表不同的距离度量:欧几里德、最大值、曼哈顿、堪培拉、Binaryominkowski 。自己找对应的意思，(2)使用hclust()for聚类HC . rhclust(dist . r 。
单一，完整，平均 ， 矩心 ， 中矩心.自己找对应的意思 。(3) Plot (hc.r，hang1，Labellsnull)或Plot (hc.r ， hang0.1，Labellsf) hang等于一个数值，表示标记与末端分支之间的距离；如果为负，则表示结束分支的长度为0，即标签对齐 。
1、 聚类 分析(ClusterAnalysis 聚类，把相似的东西聚集在一起，把不相似的东西归入不同类别的过程 。这是一种将复杂数据简化为几个类别的方法 。有m个样本单元 ， 每个样本测量n个指标(变量) 。原始数据矩阵中指标的选取非常重要 。必要性要求与聚类 分析的目的密切相关 。代表性要求并不是越多越好:反映待分类变量的特征差异化要求:不同类别研究对象的取值存在明显差异；独立性要求:变量不能高度相关(孩子的生长身高和体重非常相关)；分散性要求:分布最好不集中在数值范围内，当各种标准测量值的尺度相差太大 ， 或者数据不符合正态分布时，可能需要进行数据标准化 。
【r型聚类分析原理,CiteSpace聚类分析原理】
2、R语言学习笔记之 聚类 分析R聚类分析Use k means聚类Required package:factoextracluster # Load package library(factoextra)library(cluster)l #使用内置的R数据集准备数据US retains # LoadTheDatasetData(US retains)# removeany messingvalue(即，
N6)在这个数据集中，列是变量，行是观察值 。聚类之前，我们可以做一些必要的数据校验，也就是数据的描述性统计，比如均值和标准差的desc_stats 。
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