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통계 > 차원 분석 > 군집 분석 > 위계 군집화 요약하기...

Statistics > Dimensional analysis > Cluster analysis > Summarizing hierarchical clustering...

'통계 > 차원 분석 > 군집 분석 > 위계 군집 분석'을 하였다고 하자. 그 다음에는 <위계 군집화 요약하기...> 기능을 사용할 수 있다.

https://rcmdr.kr/172

<위계적 군집 요약> 창에서 <군집의 수>를 3으로 변경해보자. <군집 요약 인쇄하기>, <군집 행렬도(Bi-plot)> 등이 선택되어 있는 것을 점검하자.

예(OK) 버튼을 누르면, 아래와 같은 그래픽 창이 등장한다.

summary(as.factor(cutree(HClust.1, k = 3))) # Cluster Sizes
by(model.matrix(~-1 + Assault + Murder + Rape + UrbanPop, USArrests), as.factor(cutree(HClust.1, k 
  = 3)), colMeans) # Cluster Centroids
biplot(princomp(model.matrix(~-1 + Assault + Murder + Rape + UrbanPop, USArrests)), xlabs = 
  as.character(cutree(HClust.1, k = 3)))

통계 > 차원 분석 > 군집 분석 > 위계 군집 분석...

Statistics > Dimensional analysis > Cluster analysis > Hierarchical cluster analysis...

datasets 패키지에 있는 USArrests 데이터셋을 활용해서, 위계 군집 분석을 연습해보자. 우선 USArrests 데이터셋을 활성화시킨다.

https://rcmdr.kr/144

<위계적 군집화> 창에서 아래와 같이 변수 네개를 모두 선택한다. 그리고, 기본으로 추천되는 HClust.1를 군집화 이름으로 사용하자. 

<선택기능> 창에서 기본설정된 사항들을 그대로 사용해보자. <군집화 방법>, <거리 측정>, <덴드로그램 그리기> 등을 살펴본다.

예(OK) 버튼을 누르면, 아래와 같은 그래픽 창이 등장한다.

data(USArrests, package="datasets")
HClust.1 <- hclust(dist(model.matrix(~-1 + Assault+Murder+Rape+UrbanPop, USArrests)) , method= 
  "ward")
plot(HClust.1, main= "Cluster Dendrogram for Solution HClust.1", xlab= 
  "Observation Number in Data Set USArrests", sub="Method=ward; Distance=euclidian")