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作为R的新手,我不太确定如何选择最佳数量的聚类来进行k均值分析.绘制下面数据的子集后,适合多少个群集？如何进行聚类dendro分析？

n = 1000
kk = 10    
x1 = runif(kk)
y1 = runif(kk)
z1 = runif(kk)    
x4 = sample(x1,length(x1))
y4 = sample(y1,length(y1)) 
randObs <- function()
{
  ix = sample( 1:length(x4), 1 )
  iy = sample( 1:length(y4), 1 )
  rx = rnorm( 1, x4[ix], runif(1)/8 )
  ry = rnorm( 1, y4[ix], runif(1)/8 )
  return( c(rx,ry) )
}  
x = c()
y = c()
for ( k in 1:n )
{
  rPair  =  randObs()
  x  =  c( x, rPair[1] )
  y  = …

我想对R应用层次聚类分析.我知道hclust()函数但不知道如何在实践中使用它; 我一直坚持向函数提供数据并处理输出.

我还想将层次聚类与生成的聚类进行比较kmeans().我再次不确定如何调用此函数或使用/操作它的输出.

我的数据类似于:

## dummy data
require(MASS)
set.seed(1)
dat <- data.frame(mvrnorm(100, mu = c(2,6,3), 
                          Sigma = matrix(c(10,   2,   4,
                                            2,   3, 0.5,
                                            4, 0.5,   2), ncol = 3)))