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【视频】KMEANS均值聚类和档次聚类：R语言剖析生存幸福品质系数可视化实例
KMEANS均值聚类和档次聚类：R语言剖析生存幸福品质系数可视化实例
，时长06:05
为了用R来解决网络数据，咱们应用婚礼数据集。
> nflo=network(flo,directed=FALSE)> plot(nflo, displaylabels = TRUE,+ boxed.labels =+ FALSE)下一步是igraph。因为咱们有邻接矩阵，因而能够应用它
graph\_from\_adjacency_matrix(flo,+ mode = "undirected")咱们能够在两个特定节点之间取得最短门路。咱们给节点赋予适当的色彩
all\_shortest\_paths(iflo, ) > plot(iflo)咱们还能够可视化边，须要从输入中提取边缘
> lins=c(paste(as.character(L)\[1:4\],+ "--" + as.character(L)\[2:5\] sep="" ,+ paste(as.character(L) 2:5\],+ "--", > E(ifl )$color=c("grey","black")\[1+EU\]> plot(iflo)也能够应用D3js可视化
> library( networkD3 )> simpleNetwork (df)下一个问题是向网络增加一个顶点。最简略的办法是通过邻接矩阵实现概率
> flo2\["f","v"\]=1> flo2\["v","f"\]=1而后，咱们进行集中度测量。
目标是理解它们之间的关系。
betweenness(ilo) > cor(base)betw close deg eigbetw 1.0000000 0.5763487 0.8333763 0.6737162close 0.5763487 1.0000000 0.7572778 0.7989789deg 0.8333763 0.7572778 1.0000000 0.9404647eig 0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000能够应用档次聚类图来可视化集中度度量
hclust(dist( ase ,+ method="ward")查看集中度度量的值，查看排名
> for(i in 1:4) rbase\[,i\]=rank(base\[,i\])在此，特征向量测度十分靠近顶点的度数。
最初，寻找聚类（以防这些家庭之间暴发和平）
> kc <- fastgreedy.community ( iflo )在这里，咱们有3类
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