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指标
对“NCI60”(癌细胞系微阵列)数据应用聚类办法,目标是找出察看后果是否聚类为不同类型的癌症。K_means 和档次聚类的比拟。
#数据信息
dim(nata)
nci.labs\[1:4\]
table(ncibs)
ncbs
scale # 标准化变量(均值零和标准差一)。
全链接、均匀链接和单链接之间的比拟。
plot(hclust,ylab = "",cex=".5",col="blue") #应用全链接对察看后果进行档次聚类。
plot(hclust,cex=".5",col="blue") #应用均匀链接对察看进行分层聚类。
par(mfrow=c(1,1))
plot(hclust,col="blue") #应用单链接对察看进行分层聚类。
察看后果
单链接聚类偏向于产生拖尾的聚类:十分大的聚类,单个观测值一个接一个地附在其中。
另一方面,全链接和均匀链接往往会产生更加均衡和有吸引力的聚类。
因为这个起因,全链接和均匀链接比单链接档次聚类更受欢迎。繁多癌症类型中的细胞系的确偏向于聚在一起,只管聚类并不完满。
table(hrs,ncbs)
咱们能够看到一个清晰的模式,即所有白血病细胞系都属于聚类 3,其中乳腺癌细胞散布在三个不同的聚类中。
plot(hcu)
abline
参数 h=139 在高度 139 处绘制一条水平线。这是 4 个不同聚类的划分后果。
out
kout=kmea
table
咱们看到,取得档次聚类和 K-means 聚类的四个聚类产生了不同的后果。K-means 聚类中的簇 2 与档次聚类中的簇 3 雷同。另一方面,其余集群不同。
论断
分层聚类在 NCI60 数据集中能比 K-means 聚类失去更好的聚类。
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