2017-09-07 22 views

답변

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두 가지 옵션 당신은 당신의 데이터가 거리 행렬 인 경우,

set.seed(1)       # makes random sampling with rnorm reproducible 
# example matrix 
m <- matrix(rnorm(100), nrow = 5) # any MxN matrix 
distm <- dist(m)      # distance matrix 
hm <- hclust(distm) 
plot(hm) 

를 사용하여 데이터의 거리 행렬을 계산해야하는 경우 데이터

을에 따라 (정방 행렬해야합니다!)

set.seed(1) 
# example matrix 
m <- matrix(rnorm(25), nrow=5)  # must be square matrix! 
distm <- as.dist(m) 
hm <- hclust(distm) 
plot(hm) 

클러스터링을 사용하는 동안 200 X 200 거리 행렬은 나에게 합리적인 플롯

set.seed(1) 
# example matrix 
m <- matrix(rnorm(200*200), nrow=200)  # must be square matrix! 
distm <- as.dist(m) 
hm <- hclust(distm) 
plot(hm) 
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을 제공 또한 플롯은 내 정방 행렬의 크기는 그것에서 어떤 패턴을 식별 할 수없는 오전 곤봉 대량처럼 보인다 200 X 200 –

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하단에 200x200 거리 매트릭스를 플로팅 해 볼 수 있습니까? 너는 무엇을 얻 느냐? – CPak

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@LakshmiKrishnaKumaar 내 대답의 맨 아래에 줄거리를 시도 했습니까? – CPak