Rで解析:1歩先へ!クラスタリング解析の解釈「hybridHclust」パッケージ


クラスタリング解析は解るような、解らないような、知識がない方に説明が難しい「デンドログラムをカッコよく描写」する方法を考えがちです。でも、ふと「デンドログラムの描写から解釈を導き出す」表現方法はないかと考える場合があります。

そんな欲求を満たすことができるかもしれない「hybridHclust」パッケージを紹介します。

本パッケージ以外に欲求を満足するには、「世の理」を理解するのが早いかもしれませんが、そこまで必要がない方に「hybridHclust」パッケージの利用をオススメします。

万が一、「世の理」ではなく、クラスタリング解析を数学的に理解したい方には「Rで学ぶクラスタ解析」を紹介します。読みやすく、大変面白い本でした。

パッケージのバージョンは1.0-5。R version 3.2.1でコマンドを確認しています。


パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("hybridHclust")

実行コマンドの紹介

詳細はコメント、パッケージヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("hybridHclust")
library("RColorBrewer")
#RColorBrewerパッケージのインストール
#install.packages("RColorBrewer")

#デンドログラムの計算:eisenClusterコマンド
#methodオプション:“euclidean”, “squared.euclidean”, “correlation”, “uncentered.correlation”
#データ例の作成
set.seed(99)
TestData <- matrix(rnorm(500), 5, 100) TestData <- rbind(TestData, TestData[rep(1, 4),] + matrix(rnorm(400), 4, 100)) TestData <- rbind(TestData, TestData[2:5,] + matrix(rnorm(400) , 4, 100)) EC <- eisenCluster(TestData, method = "correlation") #描写領域の分割 par(mfrow = c(1, 2)) #ヒートマップの描写 image(1-cor(t(TestData)), main = "TEST Distances", zlim = c(0,2), col = colorRampPalette(c("#4b61ba", "#a87963"))(100)) #デンドログラムの描写 plot(EC, main = "TEST Dendrogram") #相互クラスタの計算と描写:mutualClusterコマンド #データ例の作成 TestData2 <- cbind(c(-1.4806,1.5772,-0.9567,-0.92,-1.9976,-0.2723,-0.3153), c(-0.6283,-0.1065,0.428,-0.7777,-1.2939,-0.7796,0.012)) #描写領域の分割 par(mfrow = c(1,2)) #データ例を描写 plot(TestData2, pch = as.character(1:nrow(TestData2)), asp = 1) #デンドログラムの描写 mutualCluster(TestData2, plot = TRUE) #相互クラスタの距離を表示:get.distancesコマンド get.distances(mutualCluster(TestData2, plot = FALSE)) [[1]] 7 3 0.7644933 [[2]] 4 1 0.5801661 [/code]


出力例

・eisenClusterコマンド
eisenCluster

・mutualClusterコマンド
mutualCluster


少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

スポンサードリンク

関連コンテンツ


スポンサードリンク