聚类分析，对样品或指标进行分类的一种分析方法，依据样本和指标已知特性进行分类。
本节主要介绍R语言层次聚类分析，一共包括3个部分，每个部分包括一个具体实战例子。
一、常规聚类过程
1、首先用dist()函数计算变量间距离
dist.r = dist(data, method=” “)
其中method包括6种方法，表示不同的距离测度：”euclidean”, “maximum”, “manhattan”, “canberra”, “binary” or “minkowski”。相应的意义自行查找。
2、再用hclust()进行聚类
hc.r = hclust(dist.r, method = “ ”)
其中method包括7种方法，表示聚类的方法：”ward”, “single”, “complete”,”average”, “mcquitty”, “median” or “centroid”。相应的意义自行查找。
3、画图
plot(hc.r, hang = -1,labels=NULL) 或者plot(hc.r, hang = 0.1,labels=F)
hang 等于数值，表示标签与末端树杈之间的距离，
若是负数，则表示末端树杈长度是0，即标签对齐。
labels 表示标签，默认是NULL，表示变量原有名称。labels=F :表示不显示标签。
实例介绍：
特殊情况用法：
当用已知距离矩阵进行聚类时，即变量间的距离已经计算完，只是想用
已知的距离矩阵进行聚类。这时，需将距离矩阵转成dist类型。
然后再执行hclust()聚类和plot()画图。
二、热图聚类过程
1、首先用dist()函数计算变量间距离
dist.r = dist(data, method=” “)
2、用heatmap()函数进行热点图聚类
对于heatmap中具体参数，这里不做过多介绍，可在帮助文档中找说明。除此heatmap函数之外，gplots包中的heatmap.2()函数，也可以做热点图聚类。
其中参数不做过多描述。若有需求，请分享并回复：heatmap.2
即可得到答案。
实战例子：
#聚类并画图
三、多维标度和聚类的结果
MDS方法对距离矩阵进行降维，用不同的颜色来表示聚类的结果。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数字化商业环境中，数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察，但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列，往往让读者望而却步，导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中，清单汇总分类是核心环节之一，尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程（如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”，其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据，让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中，维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件，二者如同“骨架”与“血肉”，协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下，玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法，若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地，CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代，数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中，很多数据分析项目看似流程完整， ...
2026-01-15在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域，百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据，而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中，流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”，APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中，次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈，是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代，用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”，还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代，“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据，往往存在 ...
2026-01-13在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中，业务模型与数据模型是两大核心支撑体系：业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑，数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代，“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言，用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
