R语言层次聚类模型示例
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R语言层次聚类模型示例
层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。
作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。
层次聚类试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。
数据集的划分可采用"自底向上"的聚合策略，也可采用自
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R构建层次聚类模型（Hierarchical Clustering）
R语言聚类分析之层次聚类（hierarchical clustering）实战
R语言层次聚类（hierarchical clustering）：使用scale函数进行特征缩放hclust包层次聚类（创建距离矩阵聚类绘制树状图dendrogram，在树状图上绘制红色矩形框）
R语言层次聚类（hierarchical clustering）：数据缩放PCA聚类结果可视化fpc包的clusterboot函数通过bootstrap重采样的方法评估hclust层次聚类的稳定性
R语言ggplot2可视化：为层次聚类树状图dendrogram中的簇进行着色在树状图dendrogram中为不同的层次聚类簇配置不同的色彩