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问聚类变量
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Stack Overflow用户

提问于 2014-01-29 04:50:21

回答 1查看 2.1K关注 0票数 0

在一个大的高维二进制数据集中(考虑200,000+行和150+字段)中，有哪些方法可以很容易地在R中实现，以找到高度相关变量的分组？我想找到变量的分组，这有助于解释，所以我不认为PCA将是最好的方法。

cluster-analysis

apriori

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回答 1

Stack Overflow用户

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发布于 2014-01-29 04:59:48

    library(Hmisc)
mtc <- mtcars[,2:8]
    mtcn <- data.matrix(mtc)
    clust <- varclus(mtcn)
    clust
    plot(clust)

?varclus :对变量进行了层次聚类分析，利用Hoeffding D统计量、平方Pearson或Spearman相关或两个变量的比例作为相似性度量。变量聚类用于评估共线性度、冗余度，并将变量划分为可以作为单个变量得分的聚类，从而减少数据。

对于二进制Vraible：

library(cluster)
data(animals)
ma <- mona(animals)
ma

plot(ma)

?mona :返回一个列表，该列表表示仅带有二进制变量的数据集的分层次聚类。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/21431678

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