标签：plot 层次 means 微阵列 聚类 数据 链接 聚类分析

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原文出处：拓端数据部落公众号

目标

对“NCI60”（癌细胞系微阵列）数据使用聚类方法，目的是找出观察结果是否聚类为不同类型的癌症。K_means 和层次聚类的比较。

1.   #数据信息
2.    
3.   dim(nata)

1.   nci.labs[1:4]
2.    

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3.   table(ncibs)
4.    

1.    
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3.   ncbs
4.    

scale # 标准化变量（均值零和标准差一）。

全链接、平均链接和单链接之间的比较。

1.    
2.   plot(hclust,ylab = "",cex=".5",col="blue") #使用全链接对观察结果进行层次聚类。

plot(hclust,cex=".5",col="blue") #使用平均链接对观察进行层次聚类。

1.   par(mfrow=c(1,1))
2.   plot(hclust,col="blue") #使用单链接对观察进行层次聚类。

观察结果

单链接聚类倾向于产生拖尾的聚类：非常大的聚类，单个观测值一个接一个地附在其中。

另一方面，全链接和平均链接往往会产生更加平衡和有吸引力的聚类。

由于这个原因，全链接和平均链接比单链接层次聚类更受欢迎。单一癌症类型中的细胞系确实倾向于聚在一起，尽管聚类并不完美。

1.    
2.    
3.   table(hrs,ncbs)
4.    

我们可以看到一个清晰的模式，即所有白血病细胞系都属于聚类 3，其中乳腺癌细胞分布在三个不同的聚类中。
 

1.    
2.    
3.   plot(hcu)
4.   abline
5.    

参数 h=139 在高度 139 处绘制一条水平线。这是 4 个不同聚类的划分结果。
 

1.    
2.    
3.   out
4.    

1.    
2.    
3.    
4.   kout=kmea
5.   table
6.    

我们看到，获得层次聚类和 K-means 聚类的四个聚类产生了不同的结果。K-means 聚类中的簇 2 与层次聚类中的簇 3 相同。另一方面，其他集群不同。
 

结论

层次聚类在 NCI60 数据集中能比 K-means聚类得到更好的聚类。

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