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1、【原创】r语言层次聚类案例附代码数据###################################################################################聚类分析#######################################################################a=cbind(农业总产值,林业总产值,牧业总产值,渔业总产值,农村居民家庭拥有生产性固定资产原值,农村居民家庭经营耕地面积)#????????rownames(a)=my
2、data$地区detach(mydata)hc1=hclust(dist(scale(a)),)cbind(hc1$merge,hc1$height)###[,1][,2][,3]##[1,]-22-240.1562347##[2,]-2-290.4954046##[3,]-12-200.6158525##[4,]-410.7459837##[5,]-5-70.8431761##[6,]-2740.8502919##[7,]9-28-300.9238256##[8,]270.9982795##[9,]-1-91.05
3、86066##[10,]-1431.0996796##[11,]-16-231.1292437##[12,]-25101.2758523##[13,]-13-191.4055256##[14,]-3111.4555952##[15,]-2161.6495578##[16,]-10-171.7462669##[17,]9151.7988319##[18,]-18121.8498860##[19,]-6-111.9536216##[20,]-852.1881307##[21,]-15162.5009589##[22,]-3
4、1202.7312571##[23,]13183.0129164##[24,]8173.0616119##[25,]19233.2580779##[26,]14214.3774794##[27,]-26225.2122229##[28,]25266.0403304##[29,]24278.3310723##[30,]282911.4082257plot(hc1,hang=-2,ylab=欧氏距离,main=)cutree(hc1,3)##北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏##1121323312##浙江安
5、徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西##22222222229##海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏##1121231111##新疆##3library(NbClust)#加载包res##2345678##22.485964.295295.050591.2070112.2167126.6607125.0580res$Best.nc##Number_clustersValue_Index##7.0000126.6607res$Best.partition##北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏##1223455
6、461##浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西##5113213331##海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏##1111271255##新疆##49###################################################################################因子分析#######################################################################x=ascale(x,center=T,scale
7、=T)##农业总产值林业总产值牧业总产值渔业总产值##北京-1.22777296-0.68966546-1.0576108-0.717868590##天津-1.20072019-1.32628581-1.1287831-0.587405030##河北1.44015787-0.407688161.2735925-0.276307864##山西-0.60736290-0.39313054-0.8459665-0.730089499##内蒙-0.31173176-0.164490380.3536925-0.682760278
8、##辽宁0.023175990.213762911.08863230.905582647##吉林-0.31664133-0.160331060.3705164-0.661159286##黑龙江0.730000040.284960650.6928325-0.543827843##上海-1.22304555-1.24358878-1.
