如何在 R 中使用“hclust”作为函数调用
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【中文标题】如何在 R 中使用“hclust”作为函数调用【英文标题】:How to use 'hclust' as function call in R 【发布时间】:2013-12-19 01:15:38 【问题描述】:我尝试通过以下方式将聚类方法构造为函数:
mydata <- mtcars
# Here I construct hclust as a function
hclustfunc <- function(x) hclust(as.matrix(x),method="complete")
# Define distance metric
distfunc <- function(x) as.dist((1-cor(t(x)))/2)
# Obtain distance
d <- distfunc(mydata)
# Call that hclust function
fit<-hclustfunc(d)
# Later I'd do
# plot(fit)
但为什么会出现以下错误:
Error in if (is.na(n) || n > 65536L) stop("size cannot be NA nor exceed 65536") :
missing value where TRUE/FALSE needed
正确的做法是什么?
【问题讨论】:
【参考方案1】:请阅读您使用的功能的帮助。 ?hclust
很清楚第一个参数 d
是一个相异对象,而不是矩阵:
Arguments:
d: a dissimilarity structure as produced by ‘dist’.
更新
由于 OP 现在已经更新了他们的问题,所以需要的是
hclustfunc <- function(x) hclust(x, method="complete")
distfunc <- function(x) as.dist((1-cor(t(x)))/2)
d <- distfunc(mydata)
fit <- hclustfunc(d)
原创
你想要的是
hclustfunc <- function(x, method = "complete", dmeth = "euclidean")
hclust(dist(x, method = dmeth), method = method)
然后
fit <- hclustfunc(mydata)
按预期工作。请注意,您现在可以将相异系数方法作为dmeth
和聚类方法传递。
【讨论】:
以上是关于如何在 R 中使用“hclust”作为函数调用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何手动创建树状图(或“hclust”)对象? (在 R 中)
R语言层次聚类(hierarchical clustering):特征缩放抽取hclust中的聚类簇(cutree函数从hclust对象中提取每个聚类簇的成员)基于主成分分析的进行聚类结果可视化
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