2017-09-07 24 views

答えて

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つのオプション、あなたのデータが距離行列である場合、

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) 

を使用してデータの距離行列を計算する必要がある場合は、あなたのデータ

を依存(正方行列でなければなりません!)

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

もプロットをクラスタリングを使用しているときに200×200の距離行列が私に合理的なプロット

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) 
+0

を与えるが、こん棒質量のように見えます私は私の正方行列のサイズは、それのうちいずれかのパターンを識別することができません200 X 200 –

+0

下部に200x200の距離行列をプロットできますか?何を手に入れますか? – CPak

+0

@LakshmiKrishnaKumaar私の答えの一番下にプロットをしようとしましたか? – CPak

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