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我知道如果我有原始数据,我可以创建一个距离矩阵,但是对于这个问题,我有一个距离矩阵,我希望能够在 R 中运行命令,比如 hclust。下面是我在 R 中想要的距离矩阵。我不确定以矩阵形式存储这些数据是否有效,因为我将无法在矩阵上运行 hclust。
我尝试使用 as.dist
函数创建它,但无济于事。我的错误代码:
test=as.dist(c(.76,2.97,4.88,3.86,.8,4.17,1.96,.21,1.51,.51), diag = FALSE, upper = FALSE)
test
1 2 3 4 5 6 7 8 9
2 2.97
3 4.88 2.97
4 3.86 4.88 0.51
5 0.80 3.86 2.97 0.21
6 4.17 0.80 4.88 1.51 0.80
7 1.96 4.17 3.86 0.51 4.17 0.51
8 0.21 1.96 0.80 2.97 1.96 2.97 0.80
9 1.51 0.21 4.17 4.88 0.21 4.88 4.17 0.21
10 0.51 1.51 1.96 3.86 1.51 3.86 1.96 1.51 0.51
最佳答案
由于您已经有了距离值,您不需要使用 dist()
来计算它们。数据可以存储在一个正则矩阵中
test <- matrix(ncol=5,nrow=5)
test[lower.tri(test)] <- c(.76,2.97,4.88,3.86,.8,4.17,1.96,.21,1.51,.51)
diag(test) <- 0
> test
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 0.00 NA NA NA NA
[2,] 0.76 0.00 NA NA NA
[3,] 2.97 0.80 0.00 NA NA
[4,] 4.88 4.17 0.21 0.00 NA
[5,] 3.86 1.96 1.51 0.51 0
为了应用 hclust()
,然后可以使用 as.dist()
将该矩阵转换为距离矩阵:
> test <- as.dist(test, diag = TRUE)
1 2 3 4 5
1 0.00
2 0.76 0.00
3 2.97 0.80 0.00
4 4.88 4.17 0.21 0.00
5 3.86 1.96 1.51 0.51 0.00
> hclust(test)
#
#Call:
#hclust(d = test)
#
#Cluster method : complete
#Number of objects: 5
> plot(hclust(test))
关于r - 如何将距离矩阵插入 R 并运行层次聚类,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35540059/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!