具有相关矩阵的R聚类分析和树状图
他们
我必须对大量数据执行聚类分析。由于我有很多缺失值，因此我建立了一个相关矩阵。
corloads = cor(df1[,2:185], use = "pairwise.complete.obs")
现在我有问题如何继续。我阅读了很多文章和示例，但没有任何内容真正适合我。如何找出对我有好处的集群？
我已经尝试过了：
dissimilarity = 1 - corloads
distance = as.dist(dissimilarity)
plot(hclust(distance), main="Dissimilarity = 1 - Correlation", xlab="")
我得到了一个情节，但它非常混乱，我不知道该如何阅读以及如何进行。看起来像这样：
知道如何改善吗？我到底能从中得到什么呢？
我还想创建一个Screeplot。我读到会有一条曲线，您可以在其中看到多少个正确的聚类。
我还进行了聚类分析，并选择了2-20个聚类，但是结果是如此之长，我不知道如何处理以及看什么很重要。
帕特
为了确定“最佳簇数”，尽管有争议，但仍可以使用几种方法。
这kgs有助于获得最佳的群集数量。
按照您的代码可以：
clus <- hclust(distance)
op_k <- kgs(clus, distance, maxclus = 20)
plot (names (op_k), op_k, xlab="# clusters", ylab="penalty")
因此，根据kgs函数，最佳聚类数是的最小值op_k，如您在图中所见。你可以用它
min(op_k)
请注意，我将允许的最大群集数设置为20。您可以将此参数设置为NULL。
检查此页面以获取更多方法。
希望对您有帮助。
编辑
要找到最佳的群集数量，您可以执行以下操作
op_k[which(op_k == min(op_k))]
加
另请参阅这篇文章以找到@Ben的完美图形答案
编辑
op_k[which(op_k == min(op_k))]
仍然会罚款。要找到最佳群集数，请使用
as.integer(names(op_k[which(op_k == min(op_k))]))
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