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作者:admin 发布于:2019-04-03 08:48 文字:【 】【 】【
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  我们可以看到,Setosa物种与Versicolor和Virginica明显不同(它们具有较低的花瓣长度和宽度)。但是,基于对萼片和花瓣宽度/长度的测量,不易将Versicolor和Virginica分开。

  这些可视化很容易证明分层聚类的分离对于“Setosa”物种来说是非常好的,但是在将许多“Versicolor”物种标记为“Virginica”时未能实现。

  在热图中,我们还可以看到Setosa物种的花瓣值如何(浅黄色),但很难看出其他两种物种之间的明显区别。

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  为了进行这种分析,我们将创建所有8个hclust对象,并将它们链接在一起成为一个dendlist对象(顾名思义,它可以将一组树状图组合在一起用于进一步分析)。

  接下来,我们可以看看每个聚类结果之间的同源相关性cor.dendlist。(这可以使用corrplot包中的corrplot函数很好地绘制):

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  从上图中我们可以很容易地看到,除了完整的方法(默认方法in hclust),大多数聚类方法的结果非常相似,其结果相关度大约为0.6。

  默认的同源相关使用皮尔逊的度量,但如果我们使用spearman的相关系数呢?

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  我们可以看到,相关性不是很强,表明一个行为依赖于彼此距离很远的一些项目,这些项目对皮尔森相关性的影响相关性更大。

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