如何知道在聚类分析（分层）组信息？(How to know about group informat

我对自己在聚类分析（分层聚类）组的问题。作为例子，这是虹膜数据集的完全连锁的树状图。

之后我用

> table(cutree(hc, 3), iris$Species)

这是输出：

  setosa versicolor virginica
1     50          0         0
2      0         23        49
3      0         27         1

我曾在一个统计网站，在数据对象1总是属于组/群1.从上面的输出看，我们知道setosa是在第1组 。那么，如何我要知道其他的两个物种。他们如何落入任何一组2或3是如何发生的。也许有一个计算我需要知道什么？

我猜你用这个来创建不出现的那一刻到那里的形象。

> lmbjck <- cutree(hclust(dist(iris[1:4], "euclidean")), 3)
> table(lmbjck, iris$Species)

lmbjck setosa versicolor virginica
     1     50          0         0
     2      0         23        49
     3      0         27         1

DIST是从植物的测量距离用相同的列和行名三种不同的物种产生。

> iris.dist <- dist(iris[1:4], "euclidean")
> identical(rownames(iris.dist), colnames(iris.dist))
[1] TRUE

该对象被传递到hclust它构造一棵树，它切成三段。对象iris.order持有由树状图的绘制顺序。原来的顺序被保留，树是在此基础上得出的排序。

> iris.hclust <- hclust(iris.dist)
> iris.cutree <- cutree(iris.hclust, 3)
> iris.order <- iris.hclust$order

这里的证明。我已经把原来的Species名称，有序的物种名称，因为他们可以从cutree功能树状图，订单号码和组中可以看出。

> data.frame(original = iris$Species, ordered = iris$Species[iris.order],
             order.num = iris.order, cutree = iris.cutree)

      original    ordered order.num cutree
1       setosa  virginica       108      1
2       setosa  virginica       131      1
3       setosa  virginica       103      1
4       setosa  virginica       126      1
5       setosa  virginica       130      1
6       setosa  virginica       119      1
    ...
103  virginica     setosa        31      2
104  virginica     setosa        26      2
105  virginica     setosa        10      2
106  virginica     setosa        35      2
107  virginica     setosa        13      3
108  virginica     setosa         2      2
    ...

让我们来看看输出。如果你看一下第一行，下order.num还有数108这意味着，对于这个项目（在树状图的左边第一项）来自108行脱脂下降到线108，并且可以看到原来Species确实是virginica 。 Cutree分配此分组1 。让我们来看看行3.在order.num你可以看到这个项目来自103行再次，如果你去了，检查原种在列103，它（仍然） virginica 。我会让它的运动让你检查其他（随机）的行和说服自己，在开始构建表中的顺序被保留。因此，这个表应该这样是正确的。