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r聚类分析实例,聚类分析的基本思想

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这个分类的过程是聚类 分析 。聚类 分析4-环境数据来解释(数量生态学:R语言的应用-第四章)在此之前，我们学习了聚类分析的基本概念和几个计算层次，结果和非等级聚类 ， 这些聚类方法均根据物种多度数据对样方进行分组，当然，这些聚类方法也可以用于其他类型的数据，尤其是环境数据 ， 所以这次介绍使用环境数据聚类 。

1、R语言经典 实例的内容简介创建向量，处理变量，并执行其他基本功能 。数据的输入和输出 。处理矩阵、列表、因子和数据框等数据结构 。分析概率、概率分布和随机变量 。计算统计量和置信区间 ， 并进行统计检验 。创建各种图形 。构建线性回归、方差分析(ANOVA)等统计模型 。探索先进的统计技术 ， 如聚类 分析，等 。

2、 聚类 分析4—环境数据来解释(数量生态学:R语言的应用-第四章【r聚类分析实例,聚类分析的基本思想】在此之前，我们学习了聚类 分析的基本概念，计算层次的几种方法聚类，进一步理解和比较层次聚类结果和非层次 。这些聚类方法都是根据物种多度数据对样方进行分组 。当然，这些聚类方法也可以用于其他类型的数据，尤其是环境数据，所以用环境数据聚类-2/做这个介绍 。这次内容不多，主要分两部分:之前学的主要是内标(如等高线法或其他聚类质量指数)，仅依靠物种数据，不足以选出最佳样方聚类结果 。

生态解释可以看作是quadrat 聚类的外部验证 。下面，我们将学习使用quadrat 聚类 cluster作为方差解释变量分析的因子 。虽然在variance 分析中，将物种组成数据得到的聚类的分组结果作为解释变量，但从生态学的角度来看，分析实际上是在寻找环境因子对样方分组的解释 。作者编写的通用函数，可以用来进行方差分析的多重比较，以及将环境变量用字母分组后显示箱线图的多重比较结果 。

3、基于R语言的分类、 聚类研究1 。在所有关于虹膜数据集分类(聚集)的研究中 ， setosa可以完全分类(聚集)，而另外两个类别会有不同程度的误差，这也是整个研究模型出现误差的原因；2.在所用的三种分类研究方法中，决策树模型的效果最好，因此该方法可用于研究iris数据集的分类和预测 。1.当聚类应用于Iris数据集时，Kmeans和Kmedoids的正确率是相同的 。可以看出聚类在数据集中异常值和噪声较低时效果基本相同 ， 但出现异常值和噪声时要考虑KM 。

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